本文探讨了机器学习在光通信中实施均衡器的最新进展，解决了现有算法和硬件实现中的问题。研究揭示了传统与类脑硬件的结合使用，为光通信系统的性能提升提供了新的见解。重要发现表明，机器学习技术能显著改善光通信的信号处理效果，推动了领域的发展。

本文介绍了机器学习在光通信和网络中的应用，涵盖网络数据分析和故障管理等研究进展。尽管相关研究逐渐增多，应用仍处于初期阶段。提出了多种方法，如基于物理的机器学习模型、异常检测和深度学习模型，以提高光网络的监测和故障诊断准确性，并探讨未来的研究方向。

2023年10月，SpaceX将NASA的灵神星探测器送入轨道，搭载了深空光通信模块（DSOC），进行了激光传输数据的测试，最新速率为25Mbps，是巨大成功。NASA计划在需要传输大量数据时使用激光通信，平时继续使用无线电。

提出了一种具有空间可重构迷向指数的二维可编程波导器件，能够进行并行调制，实现了更大规模的光子芯片，为光学处理、智能感应、光谱学和光通信等应用领域带来了更紧凑、更多功能的光子系统。

本文介绍了一个基于人工神经网络的均衡器的高通量可编程逻辑门阵列实验平台。该平台在实时中展示并运行着一个 30 GBd 的双级脉冲幅度调制光通信系统的均衡化过程。

该研究提出了一种基于光学领域中的非线性信号处理的新型光子加速器，通过对高度非线性波导中的四波混频效应进行数值分析，利用 Kerr 诱导的非线性效应生成多种非线性变换来解决复杂的非线性任务，并在光通信场景中实现全光非线性补偿，提供比强大的机器学习算法更优秀的结果，功耗和计算复杂度减少。展示了如何将四波混频模块用作可重构非线性激活模块，能够重现 S 型或整流线性单元等特征函数。

美国国家航空航天局的深空光通信团队成功通过红外信号在距离地球约3000万千米的地方传输了一个8K清晰度的猫咪视频，为未来深空探索任务奠定通信基础。整个测试期间，团队共传输了1.2TB的数据，传输速率最高达到267Mbps。