探索超構(gòu)光子學(xué)與人工智能相結(jié)合的下一代研究趨勢(shì)一個(gè)研究小組在《固體與材料科學(xué)當(dāng)前觀點(diǎn)》(Current Opinion in Solid State and Materials Science)雜志上發(fā)表了一篇論文,強(qiáng)調(diào)了將超構(gòu) 光子學(xué)研究與人工智能相結(jié)合的下一代研究趨勢(shì)。 超透鏡引發(fā)了光學(xué)領(lǐng)域的一場(chǎng)革命,它將傳統(tǒng)透鏡的厚度大幅減薄至萬(wàn)分之一,同時(shí)保持了對(duì)光特性的控制。值得注意的是,學(xué)術(shù)界已經(jīng)開(kāi)始利用人工智能作為一種繪圖工具,來(lái)辨別輸入和輸出數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。在論文中,研究團(tuán)隊(duì)概述了人工智能推動(dòng)的超構(gòu)光子學(xué)研究中出現(xiàn)的三大趨勢(shì)。 (a) 逆向工程和正向建模示意圖 (b) 光網(wǎng)絡(luò)(ONN)示意圖 (c) 元傳感器。 以前的研究涉及模擬開(kāi)發(fā)基于超材料的設(shè)備,是一項(xiàng)耗時(shí)的工作。然而,隨著人工智能技術(shù)的應(yīng)用,研究人員可以根據(jù)輸入數(shù)據(jù)快速預(yù)測(cè)光學(xué)特性,大大節(jié)省了時(shí)間和精力。通過(guò)將有關(guān)光學(xué)特性的數(shù)據(jù)輸入人工智能系統(tǒng),研究人員現(xiàn)在可以設(shè)計(jì)出具有所需特性的光學(xué)器件。 在光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域,一個(gè)新興的光學(xué)計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域正在崛起,其目標(biāo)是利用超材料將信息轉(zhuǎn)化為光,從而以光速實(shí)現(xiàn)人工智能。 由浦項(xiàng)科技大學(xué)(POSTECH)機(jī)械工程系、化學(xué)工程系和電子工程系的 Junsuk Rho 教授以及機(jī)械工程系的博士候選人 Seokho Lee 和 Cherry Park 組成的研究小組,通過(guò)將光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分為負(fù)責(zé)壓縮和抽象信息的編碼器和負(fù)責(zé)解釋信息的解碼器,為人工智能與未來(lái)超構(gòu)光子學(xué)研究之間的協(xié)同作用提供了一個(gè)全新的視角。 (a) ONN 編碼器 (b) ONN 解碼器 研究小組還強(qiáng)調(diào),基于超材料的超級(jí)傳感器是下一代研究趨勢(shì)。超級(jí)傳感器是一種將測(cè)量數(shù)據(jù)編碼成光并同時(shí)將其放大的設(shè)備,與人工智能結(jié)合后可實(shí)現(xiàn)非常精確和快速的數(shù)據(jù)分析。這些超級(jí)傳感器有望應(yīng)用于病人診斷和治療、環(huán)境監(jiān)測(cè)、安防等各個(gè)領(lǐng)域,促進(jìn)高度精細(xì)的數(shù)據(jù)檢測(cè)和分析。 Junsuk Rho教授說(shuō):“本文介紹了超構(gòu)光子學(xué)的研究軌跡,涵蓋了過(guò)去、現(xiàn)在和未來(lái)的努力,從最新研究到挑戰(zhàn)和即將到來(lái)的趨勢(shì)。我們期待利用人工智能和超材料的內(nèi)在屬性,進(jìn)一步開(kāi)展創(chuàng)造性和創(chuàng)新性研究! 相關(guān)鏈接:https://phys.org/news/2024-03-exploring-trends-ai-fueled-metaphotonics.html 論文鏈接:https://dx.doi.org/10.1016/j.cossms.2024.101144 關(guān)鍵詞: 超構(gòu)光子學(xué)人工智能
|