Новую нейросеть разработали для фотонных технологий в ННГУ

Нейросеть, способную предсказывать эффективность материалов для фотонных технологий, создали в ННГУ им. Лобачевского. Об этом сообщили в пресс-службе вуза. Модель умеет оценивать уровень «топологической защиты» фотонных кристаллов с точностью более 90%. Это позволяет увеличить производительность вычислительных систем и дает новые возможности для развития.

Как рассказали сами разработчики, если передавать информацию при помощи частиц света (фотонов), то тогда это можно будет делать на бОльших расстояниях, а сами устройства станут компактнее. Воспользоваться такими фотонными технологиями реально за счет 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. «От сильного рассеяния свет в фотонной системе способна защитить особая симметрия решётки. При этом информация передается вдоль выделенных границ с помощью так называемых краевых состояний света. На основе данных о том, как излучение проходит сквозь фотонные кристаллы, мы обучили нейросеть анализировать структурные особенности образца и предсказывать его способность поддерживать краевые состояния», – рассказал автор исследования, заведующий научно-исследовательской лабораторией «Искусственный интеллект и обработка больших массивов данных» ИИТММ ННГУ Лев Смирнов.

Благодаря открытию нижегородцев можно избежать дополнительных экспериментов и измерений для определения защищенности кристалла от рассеивания света. Теперь потребуется лишь однократный замер базового параметра интенсивности сигнала на выходе из решётки.

«Чтобы определить топологические свойства оптического элемента с помощью нашей нейросети, экспериментаторам и инженерам достаточно измерить интенсивность сигнала в центральной области образца и загрузить эти данные в обученную модель. Данный метод значительно экономит время и упрощает вычисления», – отметила сотрудник научно-исследовательской лаборатории «Искусственный интеллект и обработка больших массивов данных» ИИТММ Екатерина Смолина.

Новая разработка в будущем может стать компонентной базой фотонных компьютеров.

Ранее на сайте pravda-nn.ru сообщалось, что молодая ученая из Нижнего Новгорода рассказала, сложно ли быть женщиной в науке.