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

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行身份鑒別的計算機技術(shù)，它集成了人工智能、機器識別、機器學(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？這是因為可以通過人工智能來預(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)計實驗，并將算法嵌入下一代激光系統(tǒng)中，以確保實時優(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，這是一種緩慢且計算量大的方法，極大地限制了使用數(shù)字技術(shù)實時設(shè)計或優(yōu)化實驗的能力。

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。我們的團隊已經(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?！?/p>

在該研究中，研究人員僅使用輸入脈沖強度分布圖，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。

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。”

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算量大的數(shù)值模擬。這在實時設(shè)計和優(yōu)化實驗中造成了嚴(yán)重的瓶頸。

研究重點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)測與實驗數(shù)據(jù)進行了比較，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)實驗中，設(shè)計重要和標(biāo)準(zhǔn)的工具。