科学家利用人工智能快速地识别不同的激光脉冲传播

　　我们许多人都知道，人脸识别指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术，它集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种技术，广泛应用于许多领域。

　　现在，科学家应用人工智能技术如识别人脸细微差别一样，成功、快速地识别了不同的激光脉冲传播，该研究结果发表在著名的《自然-机器智能》杂志上。

　　有人可能会问，为什么需要识别不同的激光脉冲传播？这是因为可以通过人工智能来预测超短光脉冲与物质相互作用时发生的光学非线性超快动力学。这种新颖的解决方案可用于高效、快速的数值建模，例如在成像、制造和医疗手术中，其中脉冲特性会受到目标环境的干扰。这一新发现的解决方案可以简化基础研究中的设计实验，并将算法嵌入下一代激光系统中，以确保实时优化。

　　非线性超快光物质相互作用是科学家数十年来一直难以理解的东西。这一研究领域在许多研究领域中至关重要，从在药物开发中使用光谱工具到技术材料的精密加工，从遥感到高分辨率成像等。

　　可以训练神经网络来识别模式

　　当高功率超短光脉冲与玻璃光纤相互作用时，会发生一系列高度非线性的相互作用，从而导致注入光的时间和光谱颜色特性发生复杂变化。到目前为止，对这些非线性和多维相互作用的研究都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字技术实时设计或优化实验的能力。

　　论文研究主导、芬兰国家光电研究与创新旗舰机构主任、GoryGenty教授说。“现在已经通过使用人工智能解决了这个问题。我们的团队已经能够训练神经网络来识别这种复杂演化过程中固有的模式。重要的是，一旦经过训练，该网络还能够预测先前未知的非线性演化过程情景，并且基本上可以瞬间完成。”

　　在该研究中，研究人员仅使用输入脉冲强度分布图，就使用递归神经网络来建模和预测光纤中的复杂非线性传播，从而提出该问题的解决方案。

　　这项研究使用一种称为“递归神经网络”的架构，该架构具有内部存储器。这样的网络不仅可以识别与非线性动力学相关的特定模式，而且还可以了解这种模式在扩展的距离内在时域和频谱域中如何演化。

　　神经网络可以预测毫秒级的演变，这种新颖的解决方案将导致对非线性影响传播的所有系统进行更高效、更快速的数值建模，从而改善用于电信、制造和成像的设备的设计。

　　光学中的新应用

　　该研究报告了两个对光学非常感兴趣的案例：极端脉冲压缩和超宽带激光源开发。Genty解释说：“使用带有内部存储器的神经网络的方法使我们可以绕过解决底层数学模型的传统方法，这非常耗时，有时需要禁止的存储器资源。”

　　超短脉冲在光纤中的传播在光源和光子技术的发展中起着核心作用，其应用范围从光物质相互作用的基础研究到高分辨率的成像和遥感。但是，短脉冲动力学是高度非线性的，并且出于应用目的优化脉冲传播需要大量且计算量大的数值模拟。这在实时设计和优化实验中造成了严重的瓶颈。

　　研究重点介绍了脉冲压缩和超宽带超连续谱生成中的特定示例，并将神经网络预测与实验数据进行了比较，展示如何将该方法推广到更广泛的输入条件和光纤系统（包括多模传播）的其他传播场景中。这些结果为非线性系统的建模、未来的光子技术的发展，以及在玻色-爱因斯坦凝聚物，等离子体物理学和流体力学研究中的物理学领域提供了新的视角。

　　随着机器学习应用在所有科学领域的快速发展，预计神经网络将很快成为分析复杂非线性动力学、优化宽带源和频率梳的产生、以及超快光学实验中，设计重要和标准的工具。
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