Искусственный интеллект предсказывает нелинейную сверхбыструю динамику в оптике

  • Home
  • blog
  • Искусственный интеллект предсказывает нелинейную сверхбыструю динамику в оптике
blog image

Исследователи из Университета Тампере успешно использовали искусственный интеллект для предсказания нелинейной динамики, которая возникает при взаимодействии ультракоротких световых импульсов с веществом. Это новое решение можно использовать для эффективного и быстрого численного моделирования, например, при визуализации, производстве и хирургии. Результаты были опубликованы в престижном журнале Nature Machine Intelligence.

Искусственный интеллект может различать разные типы распространения лазерных импульсов, точно так же, как он распознает тонкие различия в выражении лица при распознавании лиц. Недавно найденное решение может упростить планирование экспериментов при фундаментальных исследованиях и позволит встраивать алгоритмы в лазерные системы следующего поколения для обеспечения оптимизации в реальном времени. Это может быть использовано, например, в производстве и хирургии, где свойства импульса нарушаются целевой окружающей средой.

Нелинейные сверхбыстрые взаимодействия света с веществом — это то, что исследователи пытались понять на протяжении десятилетий. Область исследований имеет жизненно важное значение во многих областях исследований, начиная от использования спектроскопических инструментов при разработке лекарств и заканчивая прецизионной обработкой технологических материалов и дистанционным зондированием до получения изображений с высоким разрешением.

Нейронные сети можно обучить распознавать шаблоны

Когда мощный ультракороткий импульс света взаимодействует со стеклянным оптическим волокном, происходит ряд сильно нелинейных взаимодействий, которые вызывают сложные изменения как временных, так и спектральных (цветовых) свойств инжектируемого света. До сих пор изучение этих нелинейных и многомерных взаимодействий основывалось на нелинейном уравнении Шредингера, медленном и требовательном к вычислениям методе, который резко ограничивал использование численных методов для проектирования или оптимизации экспериментов в реальном времени.

«Эта проблема теперь решена с помощью искусственного интеллекта . Наша команда смогла обучить нейронную сеть распознавать закономерности, присущие такой сложной эволюции. Примечательно, что после обучения сеть также способна предсказывать нелинейную эволюцию для ранее неизвестного сценария, и может сделать это практически мгновенно », — говорит профессор Гёри Дженти, руководитель исследовательской группы в Университете Тампере и директор национального флагмана исследований и инноваций в фотонике.

В этом исследовании используется специализированная архитектура, известная как «рекуррентная нейронная сеть», которая обладает внутренней памятью . Такая сеть может не только распознавать определенные паттерны, связанные с нелинейной динамикой, но также может узнать, как такие паттерны развиваются как во временной, так и в спектральной областях на большом расстоянии.

Нейронная сеть может прогнозировать эволюцию за миллисекунды. Новое решение приведет к более эффективному и быстрому численному моделированию всех систем, в которых нелинейность влияет на распространение, улучшая конструкцию устройств, используемых в телекоммуникациях, производстве и формировании изображений.

Доступны новые приложения в фотонике

В исследовании сообщается о двух случаях, представляющих весьма значительный интерес к фотонике: экстремальная компрессия импульсов и разработка сверхширокополосного лазерного источника.

«Подход с использованием нейронной сети с внутренней памятью позволяет нам обойти традиционный подход к решению базовой математической модели, который требует очень много времени и иногда требует чрезмерных ресурсов памяти», — объясняет Дженти.

С быстрым ростом приложений машинного обучения во всех областях науки , Genty ожидает, что нейронные сети очень скоро станут важным и стандартным инструментом для анализа сложной нелинейной динамики , для оптимизации генерации широкополосных источников и частотных гребенок, а также для проектирования сверхбыстрые оптические эксперименты.