閱讀 | 訂閱
閱讀 | 訂閱
深度解讀

人工智能:如識別人臉細(xì)微差別一樣,快速識別激光脈沖傳播

星之球科技 來源:量子認(rèn)知2021-02-22 我要評論(0 )   

我們許多人都知道,人臉識別指利用分析比較人臉視覺特征信息進(jìn)行身份鑒別的計(jì)算機(jī)技術(shù),它集成了人工智能、機(jī)器識別、機(jī)器學(xué)習(xí)、模型理論、專家系統(tǒng)、視頻圖像處理等多...

我們許多人都知道,人臉識別指利用分析比較人臉視覺特征信息進(jìn)行身份鑒別的計(jì)算機(jī)技術(shù),它集成了人工智能、機(jī)器識別、機(jī)器學(xué)習(xí)、模型理論、專家系統(tǒng)、視頻圖像處理等多種技術(shù),廣泛應(yīng)用于許多領(lǐng)域。

現(xiàn)在,科學(xué)家應(yīng)用人工智能技術(shù)如識別人臉細(xì)微差別一樣,成功、快速地識別了不同的激光脈沖傳播,該研究結(jié)果發(fā)表在著名的《自然-機(jī)器智能》雜志上。

有人可能會問,為什么需要識別不同的激光脈沖傳播?這是因?yàn)榭梢酝ㄟ^人工智能來預(yù)測超短光脈沖與物質(zhì)相互作用時發(fā)生的光學(xué)非線性超快動力學(xué)。這種新穎的解決方案可用于高效、快速的數(shù)值建模,例如在成像、制造和醫(yī)療手術(shù)中,其中脈沖特性會受到目標(biāo)環(huán)境的干擾。這一新發(fā)現(xiàn)的解決方案可以簡化基礎(chǔ)研究中的設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn),并將算法嵌入下一代激光系統(tǒng)中,以確保實(shí)時優(yōu)化。

非線性超快光物質(zhì)相互作用是科學(xué)家數(shù)十年來一直難以理解的東西。這一研究領(lǐng)域在許多研究領(lǐng)域中至關(guān)重要,從在藥物開發(fā)中使用光譜工具到技術(shù)材料的精密加工,從遙感到高分辨率成像等。

可以訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來識別模式

當(dāng)高功率超短光脈沖與玻璃光纖相互作用時,會發(fā)生一系列高度非線性的相互作用,從而導(dǎo)致注入光的時間和光譜顏色特性發(fā)生復(fù)雜變化。到目前為止,對這些非線性和多維相互作用的研究都基于非線性薛定諤方程,這是一種緩慢且計(jì)算量大的方法,極大地限制了使用數(shù)字技術(shù)實(shí)時設(shè)計(jì)或優(yōu)化實(shí)驗(yàn)的能力。

論文研究主導(dǎo)、芬蘭國家光電研究與創(chuàng)新旗艦機(jī)構(gòu)主任、Gory Genty教授說?!艾F(xiàn)在已經(jīng)通過使用人工智能解決了這個問題。我們的團(tuán)隊(duì)已經(jīng)能夠訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來識別這種復(fù)雜演化過程中固有的模式。重要的是,一旦經(jīng)過訓(xùn)練,該網(wǎng)絡(luò)還能夠預(yù)測先前未知的非線性演化過程情景,并且基本上可以瞬間完成。”

在該研究中,研究人員僅使用輸入脈沖強(qiáng)度分布圖,就使用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來建模和預(yù)測光纖中的復(fù)雜非線性傳播,從而提出該問題的解決方案。

這項(xiàng)研究使用一種稱為“遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”的架構(gòu),該架構(gòu)具有內(nèi)部存儲器。這樣的網(wǎng)絡(luò)不僅可以識別與非線性動力學(xué)相關(guān)的特定模式,而且還可以了解這種模式在擴(kuò)展的距離內(nèi)在時域和頻譜域中如何演化。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以預(yù)測毫秒級的演變,這種新穎的解決方案將導(dǎo)致對非線性影響傳播的所有系統(tǒng)進(jìn)行更高效、更快速的數(shù)值建模,從而改善用于電信、制造和成像的設(shè)備的設(shè)計(jì)。

光學(xué)中的新應(yīng)用

該研究報告了兩個對光學(xué)非常感興趣的案例:極端脈沖壓縮和超寬帶激光源開發(fā)。Genty解釋說:“使用帶有內(nèi)部存儲器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法使我們可以繞過解決底層數(shù)學(xué)模型的傳統(tǒng)方法,這非常耗時,有時需要禁止的存儲器資源?!?/p>

超短脈沖在光纖中的傳播在光源和光子技術(shù)的發(fā)展中起著核心作用,其應(yīng)用范圍從光物質(zhì)相互作用的基礎(chǔ)研究到高分辨率的成像和遙感。但是,短脈沖動力學(xué)是高度非線性的,并且出于應(yīng)用目的優(yōu)化脈沖傳播需要大量且計(jì)算量大的數(shù)值模擬。這在實(shí)時設(shè)計(jì)和優(yōu)化實(shí)驗(yàn)中造成了嚴(yán)重的瓶頸。

研究重點(diǎn)介紹了脈沖壓縮和超寬帶超連續(xù)譜生成中的特定示例,并將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了比較,展示如何將該方法推廣到更廣泛的輸入條件和光纖系統(tǒng)(包括多模傳播)的其他傳播場景中。這些結(jié)果為非線性系統(tǒng)的建模、未來的光子技術(shù)的發(fā)展,以及在玻色-愛因斯坦凝聚物,等離子體物理學(xué)和流體力學(xué)研究中的物理學(xué)領(lǐng)域提供了新的視角。

隨著機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用在所有科學(xué)領(lǐng)域的快速發(fā)展,預(yù)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將很快成為分析復(fù)雜非線性動力學(xué)、優(yōu)化寬帶源和頻率梳的產(chǎn)生、以及超快光學(xué)實(shí)驗(yàn)中,設(shè)計(jì)重要和標(biāo)準(zhǔn)的工具。

參考:https://www.nature.com/articles/s42256-021-00297-z

轉(zhuǎn)載請注明出處。

制造業(yè)激光激光技術(shù)
免責(zé)聲明

① 凡本網(wǎng)未注明其他出處的作品,版權(quán)均屬于激光制造網(wǎng),未經(jīng)本網(wǎng)授權(quán)不得轉(zhuǎn)載、摘編或利用其它方式使用。獲本網(wǎng)授權(quán)使用作品的,應(yīng)在授權(quán)范圍內(nèi)使 用,并注明"來源:激光制造網(wǎng)”。違反上述聲明者,本網(wǎng)將追究其相關(guān)責(zé)任。
② 凡本網(wǎng)注明其他來源的作品及圖片,均轉(zhuǎn)載自其它媒體,轉(zhuǎn)載目的在于傳遞更多信息,并不代表本媒贊同其觀點(diǎn)和對其真實(shí)性負(fù)責(zé),版權(quán)歸原作者所有,如有侵權(quán)請聯(lián)系我們刪除。
③ 任何單位或個人認(rèn)為本網(wǎng)內(nèi)容可能涉嫌侵犯其合法權(quán)益,請及時向本網(wǎng)提出書面權(quán)利通知,并提供身份證明、權(quán)屬證明、具體鏈接(URL)及詳細(xì)侵權(quán)情況證明。本網(wǎng)在收到上述法律文件后,將會依法盡快移除相關(guān)涉嫌侵權(quán)的內(nèi)容。

網(wǎng)友點(diǎn)評
0相關(guān)評論
精彩導(dǎo)讀