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(shí)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(shí)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(shí)，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(shí)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(shí)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、GoryGenty教授說?！艾F(xiàn)在已經(jīng)通過使用人工智能解決了這個(gè)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?！?/p>

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(shí)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(bào)告了兩個(gè)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(shí)，有時(shí)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(shí)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。
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