​人工智能预测光学中的非线性超快动力学

   通信小金        

坦佩雷大学(Tampere University)的研究人员成功地利用人工智能预测了超短光脉冲与物质相互作用时发生的非线性动力学。这种新颖的解决方案可以用于高效、快速的数字建模,例如,在成像、制造和外科手术。这项研究结果发表在著名的《自然机器智能》杂志上。


​人工智能预测光学中的非线性超快动力学


人工智能可以区分不同类型的激光脉冲传播,就像在面部识别中识别细微的表情差异一样。新发现的解决方案可以简化基础研究中的实验设计,并允许算法嵌入下一代激光系统,以确保实时优化。这可以被利用,例如,在制造业和外科手术中,脉冲特性受到目标环境的干扰。


非线性超快光与物质的相互作用是研究人员几十年来一直在努力理解的问题。研究领域在许多研究领域都是至关重要的,从在药物开发中使用光谱工具到技术材料的精密加工和遥感到高分辨率成像。


神经网络可以被训练来识别模式


当高功率超短脉冲光与玻璃光纤相互作用时,一系列高度非线性的相互作用会导致注入光的时间和光谱(颜色)特性发生复杂的变化。到目前为止,这些非线性和多维交互作用的研究都基于非线性薛定谔方程,这是一种缓慢和计算要求很高的方法,极大地限制了数值技术在实时设计或优化实验中的应用。


“这个问题现在已经通过人工智能解决了。我们的团队已经能够训练一个神经网络来识别这种复杂进化中固有的模式。值得注意的是,一旦训练,网络也能够预测非线性演化为未知的情况下,基本上可以瞬间,“教授说Goery文雅的,坦佩雷大学研究小组的领导人和国家旗舰主任光子学研究和创新。


这项研究使用了一种被称为“循环神经网络”的特殊结构,它拥有内部记忆。这样的网络不仅可以识别与非线性动力学相关的特定模式,而且它还可以了解这些模式在时间和光谱领域的扩展距离是如何演变的。


神经网络可以在几毫秒内预测进化。新的解决方案将导致非线性影响传播的所有系统的更有效和更快的数值建模,改进用于电信、制造和成像的设备的设计。


光子学的新应用


本研究报告了两个在光子学领域具有重大意义的案例:极端脉冲压缩和超宽带激光光源的开发。


Genty解释说:“使用带有内部记忆的神经网络的方法使我们可以绕过求解潜在数学模型的传统方法,这是非常耗时的,有时需要禁止的内存资源。”


随着机器学习应用在科学各个领域的快速增长,Genty预计神经网络将很快成为分析复杂非线性动力学、优化宽带源和频率梳的产生以及设计超快光学实验的重要和标准工具。

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