Российские ученные научили нейросеть предсказывать эффективность материалов для фотонных технологий

Ученые из Университета Лобачевского (ННГУ) создали нейросеть, способную предсказывать эффективность материалов для фотонных технологий. Об этом сообщили в ТАСС со ссылкой на пресс-службу вуза.

На основе данных о том, как излучение проходит сквозь фотонные кристаллы, исследователи обучили нейросеть анализировать структурные особенности образца и предсказывать его способность поддерживать краевые состояния. Экспериментаторам и инженерам достаточно лишь измерить интенсивность сигнала в центральной области образца и загрузить эти данные в наученную базу.

Ранее ученым требовались дополнительные эксперименты,  измерения и математические расчеты для определения защищенности кристалла от рассеивания света.

«Передача информации с помощью частиц света (фотонов) позволяет повысить дальность передачи сигнала, а сами устройства сделать более компактными. Реализовать потенциал таких фотонных технологий возможно с помощью современных методов управления оптическим излучением. Контролировать и направлять фотоны позволяют решетки из световодов — фотонные кристаллы. Но свет может рассеиваться на дефектах, которые часто возникают при изготовлении образцов. Это приводит к искажению сигналов и потере информации. Чтобы защитить кристалл от негативных эффектов, используют топологические системы с особой структурой», — сообщили в вузе.

Как уточнили в ТАСС, новая модель может оценивать уровень топологической защиты фотонных кристаллов с точностью более 90%, предоставляя новые возможности для развития и увеличения производительности вычислительных систем.

Ранее мы писали о том, что центр искусственного интеллекта создали в одном из вузов Новосибирска.

Иван Быкадоров

Сообщение Российские ученные научили нейросеть предсказывать эффективность материалов для фотонных технологий появились сначала на НДН.Инфо.