زمان مطالعه: 2 دقیقه
اپلیکیشن های جدید فوتونیک
محققان دانشگاه Tampere با موفقیت از هوش مصنوعی برای پیش بینی پویایی غیرخطی که هنگام تعامل پالس های نور با موج فوق العاده کوتاه که با ماده اتفاق می افتد، استفاده کردند. این راه حل جدید می تواند برای مدل سازی عددی کارآمد و سریع، به عنوان مثال، در تصویربرداری، ساخت تجهیزات و جراحی استفاده شود. این یافته ها در مجله معتبر Nature Machine Intelligence منتشر شده است.
هوش مصنوعی می تواند انواع مختلف انتشار پالس لیزر را از هم تشخیص دهد، همانطور که تفاوت های ظریف بیان را در مبحث تشخیص چهره از هم متمایز می کند. این راه حل که به تازگی ابداع شده است می تواند طراحی آزمایشات در تحقیقات بنیادی را ساده تر کند و به شما اجازه می دهد این الگوریتم ها در نسل بعدی سیستم های لیزری تعبیه شوند تا از بهینه سازی لحظه ای اطمینان حاصل شود. این قابلیت می تواند، به عنوان مثال، در جراحی که در کنترل و پیشبینی نبض بیمار مورد استفاده قرار گیرد.
فعل و انفعالات فوق سریع ماده غیرخطی چیزی است که محققان برای درک آن برای دهه ها تلاش کرده اند. این رشته مورد مطالعه در بسیاری از زمینه های تحقیقاتی، از استفاده از ابزار طیف سنجی در تولید دارو گرفته تا ماشینکاری دقیق مواد تکنولوژیکی و سنجش از راه تا تصویربرداری با وضوح بالا، از اهمیت حیاتی برخوردار است.
شبکه های عصبی را می توان برای شناخت الگوها آموزش داد
هنگامی که یک پالس فوق العاده کوتاه نور با یک فیبر نوری شیشه ای در تعامل است، طیف وسیعی از فعل و انفعالات بسیار غیرخطی اتفاق می افتد که باعث تغییرات پیچیده ای در خصوصیات زمانی و طیفی (رنگ) نور می شود. تاکنون، مطالعه این تعاملات غیرخطی و چند بعدی بر اساس معادله شرودینگر غیرخطی انجام شده است، روشی آهسته و محاسباتی که استفاده از تکنیک های عددی را برای طراحی یا بهینه سازی آزمایش ها در زمان واقعی ایجاد می کند.
پروفسور گویری گنتی ، رهبر گروه تحقیقاتی در دانشگاه تامپره و مدیر گل سرسبد تحقیقات فوتونیک و نوآوری:
این مشکل اکنون با استفاده از هوش مصنوعی حل شده است. تیم ما توانسته است یک شبکه عصبی را آموزش دهد تا الگوهای ذاتی چنین تکامل پیچیده ای را تشخیص دهد. پس از آموزش این شبکه، قادر به پیش بینی تکامل غیرخطی برای یکی از مجهول های قبلی است. و می تواند این کار را بلافاصله انجام دهد.
این تحقیق از معماری تخصصی معروف به “recurrent neural network” استفاده می نماید. که دارای یک حافظه داخلی است. چنین شبکه ای نه تنها می تواند الگوهای خاص مرتبط با پویایی غیرخطی را تشخیص دهد، بلکه همچنین می تواند بیاموزد که چگونه چنین الگوهایی در هر دو حوزه زمانی و طیفی در یک فاصله طولانی تکامل می یابند.
شبکه عصبی می تواند تکامل را در یک میلی ثانیه پیش بینی کند. راه حل جدید به مدل سازی عددی کارآمدتر و سریعتر همه سیستم ها منجر می شود که در آن غیرخطی بودن بر انتشار، بهبود طراحی دستگاه های مورد استفاده در ارتباطات از راه دور، تولید و تصویربرداری تأثیر گذار خواهد بود.
اپلیکیشن های جدید فوتونیک
این مطالعه دو مورد بسیار مهم در فوتونیک را گزارش می کند: فشرده سازی شدید پالس ها و توسعه منبع لیزر ultrabroadband.
گنتی توضیح می دهد:
رويكرد استفاده از يك شبكه عصبی با حافظه داخلی به ما اجازه می دهد تا از رویكرد متداول برای حل یك مدل ریاضی اساسی كه بسيار وقت گیر است، عبور كنيم.
با رشد سریع برنامه های یادگیری ماشین در تمام زمینه های علمی، گنتی پیش بینی می کند که شبکه های عصبی خیلی زود به ابزاری مهم و استاندارد برای تجزیه و تحلیل پویایی های غیرخطی پیچیده، بهینه سازی تولید منابع باند پهن و فرکانس و همچنین برای طراحی تخصصی، تبدیل می شوند.
