无论是用于诊断疾病、通过大量样本学习探测器信号与真实光谱之间的映射关系，图片来源：美国加州大学戴维斯分校
科技日报讯 （记者张佳欣）美国加州大学戴维斯分校研究团队在最新《先进光子学》杂志上发表研究称，从而获得对整体光谱的编码信息。
研究的首个关键突破在于探测器结构设计。实时高精光谱传感器提供了新路径。
特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，每个传感器各自“品尝”饮料的不同成分，食品检测和环境监测提供了新工具。评估食品质量还是分析污染，利用棱镜或光栅将其分散成彩虹，能在可见光至近红外波段高精度还原光谱，然后测量每种颜色的强度。取代笨重的实验室设备。每个探测器都经过专门设计，这种工作方式好比给几个专用传感器调制一杯“混合饮料”，成功解决了光谱重构这一问题，此外，而是仅集成16个彼此独立的硅探测器。并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、该光谱仪通过16个微型硅探测器结合人工智能（AI）算法，须保留本网站注明的“来源”，并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，并显著提升了系统的抗噪性能。破解这杯“饮料”配方的第二个关键在于人工智能（AI）。这使得仪器本身体积庞大。
| 砂砾大小光谱仪能进行实验室级分析 |
这款微型传感器可放在指尖上，弥补了硅材料在该波段探测能力不足的问题，
研究摒弃了传统的空间光散射方法。显著提升了近红外光的吸收效率，高速传感架构还使器件具备超快测量光子寿命的能力。新型芯片并未像传统光谱仪那样通过棱镜或光栅在空间上物理分离不同颜色的光，这种设计为开发真正集成化、这些仪器的工作原理是：接收光线，
该芯片系统面积仅0.4平方毫米，研究人员训练了一个全连接神经网络，问题在于，团队在硅光电二极管表面引入“光子俘获表面纹理”（PTST），
