AIが光電子部品のレーザー通信を可能にする

AIは光電子部品レーザー通信

光電子部品の製造分野でも、人工知能は広く利用されており、例えば、光電子部品の構造最適化設計などが挙げられる。レーザー、性能制御および関連する正確な特性評価と予測。たとえば、光電子部品の設計では、最適な設計パラメータ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あり、設計サイクルが長く、設計の難易度が高く、人工知能アルゴリズムを使用すると、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し、設計効率とデバイス性能を向上させることができます。2023年、Puらは、リカレントニューラルネットワークを使用したフェムト秒モード同期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、光電子部品の性能パラメータ制御を調整し、機械学習アルゴリズムを通じて出力、波長、パルス形状、ビーム強度、位相、偏光の性能を最適化し、光マイクロマニピュレーション、レーザーマイクロマシニング、宇宙光通信の分野における先進的な光電子部品の応用を促進することもできます。

人工知能技術は、光電子部品の性能の正確な特性評価と予測にも応用されています。部品の動作特性を分析し、大量のデータを学習することで、様々な条件下での光電子部品の性能変化を予測することができます。この技術は、光電子部品の実現において非常に重要な意味を持っています。モード同期光ファイバーレーザーの複屈折特性は、機械学習と数値シミュレーションにおけるスパース表現に基づいて特性評価されています。スパース探索アルゴリズムを適用することで、モード同期光ファイバーレーザーの複屈折特性をテストすることができます。ファイバーレーザー分類され、システムが調整されます。

の分野ではレーザー通信人工知能技術は、主にインテリジェント制御技術、ネットワーク管理、ビーム制御などを含みます。インテリジェント制御技術では、インテリジェントアルゴリズムを通じてレーザーの性能を最適化し、レーザー通信リンクを最適化して、出力、波長、パルス形状を調整することができます。レーザーrと最適な伝送パスを選択することで、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面では、人工知能アルゴリズムを通じて、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輻輳問題を予測および管理することにより、データ伝送効率とネットワークの安定性を向上させることができます。 さらに、人工知能技術は、リソース割り当て、ルーティング、障害検出、回復などの重要なタスクを実行して、効率的なネットワーク運用と管理を実現し、より信頼性の高い通信サービスを提供することができます。 ビームインテリジェント制御の面では、人工知能技術は、衛星レーザー通信におけるビームの方向と形状の調整を支援して地球の曲率の変化や大気の擾乱の影響に適応するなど、ビームの正確な制御も実現し、通信の安定性と信頼性を確保します。