近日，新加坡-麻省理工学院研究与技术联盟（SMART）的一个研究团队宣布成功制造了" 世界上最小的LED "，这一技术突破为构建迄今最小的全息显微镜提供了可能。通过对硅芯片和软件的修改，现有手机上的摄像头可以转换为全息显微镜，无需额外的光学器件。
这种创新依赖于一种革命性的 神经网络算法 ， 神经网络是模仿人脑网络的电脑系统，依靠训练数据来学习并随着时间的推移提高其准确性 ，它能够通过重建全息显微镜观察的物体，并提升对微观物体如细胞和细菌的检测能力。相对于传统的显微镜，这种创新方法不再需要笨重的设备和额外的光学器件。相反，通过LED和神经网络算法的结合，提供了更加便捷和高效的微观观察方式。
传统光子芯片中的光大部分来自芯片外部，这导致整体能源效率较低，同时也限制了芯片的可扩展性。然而，新型LED的开发为芯片内部的光产生提供了一种新的途径。这种LED的微小尺寸意味着更高的能源效率和更好的可扩展性，为光子芯片的应用提供了更广阔的可能性。
团队的最新研究成果展示了他们开发的最小硅发射器的卓越性能。这种创新型LED在光强度方面能够与目前最先进的大面积硅发射器相媲美。新型LED在室温下展现出了高空间强度（约102±48毫瓦/平方厘米），并且具备目前已知硅发射器中最小的发射面积（约0.09±0.04平方微米）。
为了展示新型LED的潜在实际应用，接下来，研究人员将这种LED成功地集成到一个在线、厘米级全硅全息显微镜中，而无需使用透镜或针孔 ，而是充分利用了新型LED的性能优势。因此，研究人员可以在不需要复杂光学元件的情况下进行微观观察。
此外，研究团队还开发了一种 新颖的、无需经过训练的深度神经网络架构 。这一架构具备重建全息显微镜观察图像并提高图像质量的能力。新的神经网络架构与传统的训练方法有所不同，它通过在算法中嵌入物理模型的方式来消除训练的需求。这一创新使得研究人员可以在没有事先了解光源光谱或光束轮廓等参数的情况下，利用新型光源进行全息图像重建。
这种微型LED和神经网络的协同组合具有广泛的应用前景， 可以用于其他计算成像领域。其中包括用于活细胞跟踪的紧凑型显微镜和活植物等生物组织的光谱成像等应用 。
紧凑型显微镜是一种小型化的显微镜系统，结合了微型LED和神经网络算法，可以用于实时观察和跟踪活细胞。传统的显微镜通常较为庞大，而紧凑型显微镜的出现使得细胞观察更加方便和灵活，有助于生物医学研究和临床应用中的活细胞研究。
此外，利用这种组合技术进行活植物和生物组织的光谱成像。光谱成像可以提供关于物体内部构成和化学特性的信息，对于植物研究、农业和生态学等领域具有重要意义。通过微型LED和神经网络算法，可以实现紧凑、高分辨率的光谱成像设备，为生物组织的研究提供更多细节和深入分析的可能性。
这项研究的成果对于光子学领域的进步具有重要的推动作用。微型LED的小尺寸、高性能以及神经网络算法的创新应用，为计算成像和光子学领域带来了新的机遇和突破。这些技术的发展为科学研究、医学诊断和生物领域的应用带来了更多可能性，有助于推动科学的进步和创新。