Ứng dụng AI trong dự đoán động lực học quang học phi tuyến
Diệu Huyền
22/03/2021
KH&CN nước ngoài
KH&CN quốc tế
Các nhà nghiên cứu tại Đại học Tampere đã thành công trong việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo để dự đoán động lực học phi tuyến xảy ra khi các xung ánh sáng siêu ngắn tương tác với vật chất, giúp việc thiết kế các thí nghiệm trong nghiên cứu cơ bản trở nên đơn giản hơn, đảm bảo tối ưu hóa thời gian thực.
Sự lan truyền của các xung siêu ngắn trong sợi quang đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển của công nghệ quang tử. Tuy nhiên, động lực xung ngắn có tính phi tuyến cao và việc tối ưu hóa sự lan truyền xung cho các mục đích ứng dụng yêu cầu các mô phỏng số rộng rãi và đòi hỏi nhiều tính toán, gây nhiều khó khăn trong việc thiết kế và tối ưu hóa các thử nghiệm trong thời gian thực.
Cho đến nay, việc nghiên cứu các tương tác đa chiều và phi tuyến dựa trên phương trình Schroedinger phi tuyến – một phương pháp đòi hỏi nhiều tính toán phức tạp, mất nhiều thời gian. Để giải quyết vấn đề trên, nhóm nghiên cứu đã ứng dụng trí tuệ nhân tạo và đào tạo một mạng nơ-ron tuần hoàn giúp nhận ra các mô hình trong quá trình tiến hóa phức tạp. Sau khi được đào tạo, mạng này cũng có thể dự đoán ngay lập tức sự tiến hóa phi tuyến.
J. M. Genty, thành viên của nhóm nghiên cứu dự đoán rằng mạng nơ-ron sẽ sớm trở thành một công cụ tiêu chuẩn và quan trọng để phân tích các động lực học phi tuyến phức tạp, tối ưu hóa việc tạo ra các nguồn băng thông rộng, lược tần số, cũng như tốc độ thiết kế thí nghiệm quang học.
Kết quả nghiên cứu đã được công bố trên tạp chí Nature Machine Intelligence.
Diệu Huyền (CESTI) - Theo Techxplore.com