Одним из активно развивающихся направлений применения нейронных сетей является распознавание изображений. Математически данная операция представляет собой последовательное перемножение исходного изображения на набор матриц, соответствующих обучаемым слоям, что может быть легко реализовано в оптических системах при помощи эффектов дифракции и интерференции.

Простейшей реализацией дифракционной нейронной сети является набор масок, профиль и пропускание которых определяют веса матриц, на которые происходит умножение. При прохождении через такую маску свет от входного изображения испытывает дифракцию на отдельных ее элементах, что в совокупности с интерференцией света при дальнейшем распространении позволяет сформировать в выходной плоскости картину, являющуюся результатом необходимого вычисления. Маски для такой системы могут быть легко изготовлены стандартными методами трехмерной печати и литографии, что позволяет быстро прототипировать необходимые элементы.

В рамках данного направления нашей научной группой разрабатывается математическая модель дифракционной нейронной сети, а также производится сборка оптимизированной системы для работы в видимом оптическом диапазоне на основе полимерных масок, напечатанных методом микростереолитографии.