AIは、オプトエレクトロニクス成分をレーザー通信に可能にします

ai有効になります光電子成分レーザー通信に

光電子成分の製造の分野では、次のことを含む人工知能も広く使用されています。レーザー、パフォーマンス制御と関連する正確な特性評価と予測。たとえば、光電子コンポーネントの設計には、最適な設計パラメーターを見つけるために多数の時間のかかるシミュレーション操作が必要です。設計サイクルは長く、設計の難易度は大きく、デバイス設計プロセス中のシミュレーション時間を大幅に短縮でき、設計効率とデバイスのパフォーマンスを改善することができます。再発性ニューラルネットワークを使用して、フェムト秒モードロックされたファイバーレーザーのモデリングスキームを提案しました。さらに、人工知能技術は、光電子成分のパフォーマンスパラメーター制御の調節、出力、波長、パルス形状、ビーム強度、位相、および偏光のパフォーマンスを最適化し、光学微小操作、レイゼルマイクロマキナおよび空間光学通信の分野での高度なオプトエレクトロニックコンセントの適用を促進するのにも役立ちます。

人工知能技術は、光電子成分の性能の正確な特性評価と予測にも適用されます。コンポーネントの作業特性を分析し、大量のデータを学習することにより、さまざまな条件下で光電子コンポーネントのパフォーマンスの変化を予測できます。この技術は、光電子成分を有効にすることを適用するために非常に重要です。モードロックされたファイバーレーザーの複屈折特性は、数値シミュレーションの機械学習とまばらな表現に基づいて特徴付けられます。スパース検索アルゴリズムをテストするために適用することにより、ファイバーレーザー分類され、システムが調整されます。

の分野でレーザー通信、人工知能技術には、主にインテリジェントレギュレーション技術、ネットワーク管理、およびビーム制御が含まれます。インテリジェントな制御技術の観点から、レーザーのパフォーマンスはインテリジェントアルゴリズムを介して最適化でき、出力電力、波長、パルス形状の調整など、レーザー通信リンクを最適化できます。レースRと最適な伝送パスを選択します。これにより、レーザー通信の信頼性と安定性が大幅に向上します。ネットワーク管理の観点から、たとえばネットワークトラフィックと使用パターンを分析してネットワークの混雑の問題を予測および管理することにより、人工知能のアルゴリズムを通じてデータ送信効率とネットワークの安定性を改善できます。さらに、人工知能技術は、より信頼性の高いコミュニケーションサービスを提供するために、リソースの割り当て、ルーティング、障害検出、回復などの重要なタスクを引き受けることができます。ビームインテリジェントコントロールの観点から、人工知能技術は、衛星レーザー通信のビームの方向と形状の調整を支援して、地球の湾曲と大気の乱れの変化の影響に適応し、コミュニケーションの安定性と信頼性を確保するなど、ビームの正確な制御を実現できます。