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利用AI技術來控制光的特性

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科技產業資訊室 - 謝威翔 發表於 2018年12月7日

圖、利用AI技術來控制光的特性
 
加拿大國立科學研究院(INRS)和英國薩塞克斯大學的研究團隊利用機器學習以及整合光子晶片,發展出可以自訂光源寬帶的技術,這個技術也稱為超連續光譜(supercontinuum),本研究提出的方法可進一步深入理解光與物質的交互作用和超快非線性光學的原理,該成果於2018年11月20日發表在Nature Communications期刊上。
 
在本研究中,研究團隊能夠控制和製造出強力的超短脈衝光模式,用於生成寬帶光譜(broad-band spectrum)。利用整合光子結構提供的緊密性、穩定性和亞奈米解析度來產生可配置的超短光脈衝,這種技術可以調整超過1036種參數來配置出不同的脈衝模式,其各種參數的組合估計超過了的宇宙恆星數量,證明了飛秒光學脈衝的各種模式可以被人為地操縱。
 
如此大量的組合遇上高度敏感的光學系統,研究人員已經開始使用機器學習技術以探索操縱光參數的結果。他們已經發現使用他們的系統和適當的演算法可以找出複雜物理動力學的多種可用光脈衝模式,這種控制和訂製輸出光是有效而確實的。
 
目前的成果將影響許多領域的基礎研究和應用研究,因為現今光學系統的很大一部分仰賴於與超連續光譜產生相同的物理和非線性效應。因此此技術的優化可以推動其他智慧光學系統的發展,包括用於計量應用的光梳雷射、自調節雷射、脈衝處理和放大以及有關人工智慧的光子神經網絡系統等等。


參考資料:
When AI and optoelectronics meet: Researchers take control of light properties. ScienceDaily,2018/11/20
Customizing supercontinuum generation via on-chip adaptive temporal pulse-splitting. Nature Communications,2018/11/20


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