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，它集成了人工智能、機器識別、機器學習、模型理論、專家系統、視頻圖像處理等多種技術，廣泛應用于許多領域。

現在，科學家應用人工智能技術如識別人臉細微差別一樣，成功、快速地識別了不同的激光脈沖傳播，該研究結果發表在著名的《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測超短光脈沖與物質相互作用時發生的光學非線性超快動力學。這種新穎的解決方案可用于高效、快速的數值建模，例如在成像、制造和醫療手術中，其中脈沖特性會受到目標環境的干擾。這一新發現的解決方案可以簡化基礎研究中的設計實驗，并將算法嵌入下一代激光系統中，以確保實時優化。

非線性超快光物質相互作用是科學家數十年來一直難以理解的東西。這一研究領域在許多研究領域中至關重要，從在藥物開發中使用光譜工具到技術材料的精密加工，從遙感到高分辨率成像等。

可以訓練神經網絡來識別模式

當高功率超短光脈沖與玻璃光纖相互作用時，會發生一系列高度非線性的相互作用，從而導致注入光的時間和光譜顏色特性發生復雜變化。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字技術實時設計或優化實驗的能力。

論文研究主導、芬蘭國家光電研究與創新旗艦機構主任、GoryGenty教授說。“現在已經通過使用人工智能解決了這個問題。我們的團隊已經能夠訓練神經網絡來識別這種復雜演化過程中固有的模式。重要的是，一旦經過訓練，該網絡還能夠預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。”

在該研究中，研究人員僅使用輸入脈沖強度分布圖，就使用遞歸神經網絡來建模和預測光纖中的復雜非線性傳播，從而提出該問題的解決方案。

這項研究使用一種稱為“遞歸神經網絡”的架構，該架構具有內部存儲器。這樣的網絡不僅可以識別與非線性動力學相關的特定模式，而且還可以了解這種模式在擴展的距離內在時域和頻譜域中如何演化。

神經網絡可以預測毫秒級的演變，這種新穎的解決方案將導致對非線性影響傳播的所有系統進行更高效、更快速的數值建模，從而改善用于電信、制造和成像的設備的設計。

光學中的新應用

該研究報告了兩個對光學非常感興趣的案例：極端脈沖壓縮和超寬帶激光源開發。Genty解釋說：“使用帶有內部存儲器的神經網絡的方法使我們可以繞過解決底層數學模型的傳統方法，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的發展中起著核心作用，其應用范圍從光物質相互作用的基礎研究到高分辨率的成像和遙感。但是，短脈沖動力學是高度非線性的，并且出于應用目的優化脈沖傳播需要大量且計算量大的數值模擬。這在實時設計和優化實驗中造成了嚴重的瓶頸。

研究重點介紹了脈沖壓縮和超寬帶超連續譜生成中的特定示例，并將神經網絡預測與實驗數據進行了比較，展示如何將該方法推廣到更廣泛的輸入條件和光纖系統（包括多模傳播）的其他傳播場景中。這些結果為非線性系統的建模、未來的光子技術的發展，以及在玻色-愛因斯坦凝聚物，等離子體物理學和流體力學研究中的物理學領域提供了新的視角。

隨著機器學習應用在所有科學領域的快速發展，預計神經網絡將很快成為分析復雜非線性動力學、優化寬帶源和頻率梳的產生、以及超快光學實驗中，設計重要和標準的工具。
責任編輯：YYX