人工智能成功预测非线性超快光动力学

芬兰坦佩雷大学的研究人员使用人工智能，成功预测超短光脉冲与物质相互作用时发生的非线性动力学。这个新方法能用于如成像、制造业和手术中快速高效的数值模拟。该项研究发表在著名的期刊,《自然》子刊《机器智能》上。

就像人工智能在人脸识别中分辨细微的差距一样，它能分辨不同类型激光脉冲的传播。这项新的处理办法可以简化基础研究中的实验设计，也能用于下一代激光系统以确保实时同步优化。这能被应用于脉冲性质受目标环境干扰的情况，如在制造业和手术中。

非线性超快光物质相互作用是研究人员长久以来难以理解的东西。该领域的研究对其他许多研究都至关重要，比如：药物开发中使用的光谱工具、技术材料的精密加工，还有遥感和高像素成像。

高频率超短光脉冲与玻璃光纤相互作用时，会产生一系列的高度非线性相互作用，导致射入光的温度和光谱性质产生一系列复杂的变化。到现目前止，对于这些非线性多维相互作用的研究都是基于非线性薛定谔方程，这是一种缓慢且计算量大的方法，极大地限制了使用数值技术来实时设计或优化实验的能力。

“这个问题现在已经通过使用人工智能解决了。我们的团队已经能通过训练神经网络来识别在这种复制情况下的内在模式。重要的是，一旦经过训练，神经网络就能预测一个之前未知情况中的非线性变化，而且基本可以在瞬间完成。”Gory Genty教授说。他是坦佩雷大学研究小组负责人，也是国家光电研究与创新旗舰机构主任。

这项研究使用一种有内部存储的，被称为“递归神经网络”的特殊架构。这种网络不仅能识别与非线性动力学相关的特殊模式，也能学习这些模式在扩展距离内时域和频域中的变化。

神经网络能在毫秒之内预测变化。这种新方法将为所有存在非线性影响传播的系统提供更高效快速的数值建模，从而改善用于电子通信、制造业和成像的设备的设计。

这项研究报告了光子领域中非常令人感兴趣的两个案例：极端脉冲压缩和超宽带激光源开发。

“使用带有内存储器的神经网络的方法能让我们绕过解决底层数学模型的传统方法，传统方法很耗时，并且需要大量的储存器资源。”Genty解释说。

Genty预测，随着机器学习的快速发展和在各种科学领域的应用，神经网络将很快变成分析复杂非线性动力学方程的标准方法，这能优化宽带信号源和频率梳的生成，也能帮助设计超快光学实验。

芬兰坦佩雷大学的研究人员使用人工智能，成功预测超短光脉冲与物质相互作用时发生的非线性动力学。这个新方法能用于如成像、制造业和手术中快速高效的数值模拟。该项研究发表在著名的期刊,《自然》子刊《机器智能》上。

就像人工智能在人脸识别中分辨细微的差距一样，它能分辨不同类型激光脉冲的传播。这项新的处理办法可以简化基础研究中的实验设计，也能用于下一代激光系统以确保实时同步优化。这能被应用于脉冲性质受目标环境干扰的情况，如在制造业和手术中。

非线性超快光物质相互作用是研究人员长久以来难以理解的东西。该领域的研究对其他许多研究都至关重要，比如：药物开发中使用的光谱工具、技术材料的精密加工，还有遥感和高像素成像。

高频率超短光脉冲与玻璃光纤相互作用时，会产生一系列的高度非线性相互作用，导致射入光的温度和光谱性质产生一系列复杂的变化。到现目前止，对于这些非线性多维相互作用的研究都是基于非线性薛定谔方程，这是一种缓慢且计算量大的方法，极大地限制了使用数值技术来实时设计或优化实验的能力。

“这个问题现在已经通过使用人工智能解决了。我们的团队已经能通过训练神经网络来识别在这种复制情况下的内在模式。重要的是，一旦经过训练，神经网络就能预测一个之前未知情况中的非线性变化，而且基本可以在瞬间完成。”Gory Genty教授说。他是坦佩雷大学研究小组负责人，也是国家光电研究与创新旗舰机构主任。

这项研究使用一种有内部存储的，被称为“递归神经网络”的特殊架构。这种网络不仅能识别与非线性动力学相关的特殊模式，也能学习这些模式在扩展距离内时域和频域中的变化。

神经网络能在毫秒之内预测变化。这种新方法将为所有存在非线性影响传播的系统提供更高效快速的数值建模，从而改善用于电子通信、制造业和成像的设备的设计。

这项研究报告了光子领域中非常令人感兴趣的两个案例：极端脉冲压缩和超宽带激光源开发。

“使用带有内存储器的神经网络的方法能让我们绕过解决底层数学模型的传统方法，传统方法很耗时，并且需要大量的储存器资源。”Genty解释说。

Genty预测，随着机器学习的快速发展和在各种科学领域的应用，神经网络将很快变成分析复杂非线性动力学方程的标准方法，这能优化宽带信号源和频率梳的生成，也能帮助设计超快光学实验。

责任编辑：实习编辑