딥 러닝은 광 통합 센싱 및 통신에서 성능을 향상시키는 데 활용될 수 있습니다. 이를 통해 기존의 최적화 알고리즘 대신 딥 러닝을 사용하여 웨이브폼 디자인 및 자원 할당 프로세스를 개선할 수 있습니다. 또한 딥 러닝은 타겟 인식, 행동 예측 및 의미 있는 통신과 같은 기능을 제공할 수 있으며, 이는 기존 ISAC에 포함되지 않은 기능입니다. 그러나 딥 러닝을 사용하는 데 필요한 고품질 데이터셋과 방대한 컴퓨팅 자원의 요구 사항은 무시할 수 없습니다. 이러한 문제를 해결하기 위한 한 가지 방법은 컴퓨팅 센터에서 교육 및 추론을 수행하여 데이터 전송의 추가 부담을 줄이는 것입니다. 이에 따라 딥 러닝 기반의 광 통합 센싱 및 통신 시스템에서는 컴퓨팅이 점차 더 중요해질 것으로 예상됩니다.