Credit: CC0公共领域坦佩雷大学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用于高效快速的数值建模，例如在成像、制造和外科手术中。该发现发表在著名的《自然机器智能》杂志上。人工智能可以区分不同类型的激光脉冲传播，就像它识别面部识别中细微的表情差异一样。新发现的解决方案可以简化未来研究中的实验设计，并允许将算法嵌入下一代激光系统，以确保实时优化。这可以用于例如制造和外科手术，其中脉冲特性受到目标环境的干扰。
非线性超快光-物质相互作用是研究人员几十年来一直难以理解的事情。该研究领域在许多研究领域都至关重要，从药物开发中光谱工具的使用到技术材料的精密加工和遥感到高分辨率成像。
可以训练神经网络来识别模式
当高功率超短光脉冲与玻璃光纤相互作用时，会发生一系列高度非线性的相互作用，导致注入光的时间和光谱(颜色)特性发生复杂变化。到目前为止，对这些非线性和多维相互作用的研究一直基于非线性薛定谔方程，这是一种缓慢且计算要求高的方法，极大地限制了数字技术在实时设计或优化实验中的应用。
“这个问题现在已经用人工智能解决了。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。显而易见的是，一旦经过训练，该网络还能够预测以前未知场景的非线性演化，并且基本上可以瞬间完成，”坦佩雷大学研究小组组长、光子学研究和创新国家旗舰项目主任戈里·根蒂教授说。
这项研究使用了一种被称为“递归神经网络”的专门架构，它拥有一个内部存储器。这种网络不仅可以重新认知与非线性动力学相关的特定模式，而且还可以学习这种模式如何在时间和光谱域中在扩展的距离上演化。
神经网络可以在几毫秒内预测进化。新的解决方案将导致对非线性影响传播的所有系统进行更高效、更快速的数值建模，从而改进电信、制造和成像设备的设计。
光子学的新应用
该研究报告了光子学中两个非常引人注目的案例:极端脉冲压缩和超宽带激光源开发。
Genty解释说:“使用带有内部内存的神经网络的方法使我们能够绕过求解底层数学模型的传统方法，这种方法非常耗时，有时需要令人望而却步的内存资源。
随着机器学习应用在所有科学领域的快速增长，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生成以及设计超快光学实验的重要标准工具。
来源：由phyica.com整理转载自PH，转载请保留出处和链接！
