AI maakt het mogelijkopto-elektronische componentennaar lasercommunicatie
Op het gebied van de productie van opto-elektronische componenten wordt kunstmatige intelligentie ook op grote schaal gebruikt, waaronder: structureel optimalisatieontwerp van opto-elektronische componenten zoalslasers, prestatiecontrole en gerelateerde nauwkeurige karakterisering en voorspelling. Het ontwerp van opto-elektronische componenten vereist bijvoorbeeld een groot aantal tijdrovende simulatiebewerkingen om de optimale ontwerpparameters te vinden, de ontwerpcyclus is lang, de ontwerpmoeilijkheid is groter en het gebruik van kunstmatige intelligentiealgoritmen kan de simulatietijd tijdens het ontwerpproces van het apparaat aanzienlijk verkorten, de ontwerpefficiëntie en de apparaatprestaties verbeteren. In 2023 stelden Pu et al. een modelleringsschema voor van femtoseconde mode-locked fiberlasers met behulp van recurrente neurale netwerken. Bovendien kan kunstmatige intelligentietechnologie ook helpen bij het reguleren van de prestatieparametercontrole van opto-elektronische componenten, het optimaliseren van de prestaties van uitgangsvermogen, golflengte, pulsvorm, bundelintensiteit, fase en polarisatie door middel van machine learning-algoritmen, en het bevorderen van de toepassing van geavanceerde opto-elektronische componenten op het gebied van optische micromanipulatie, lasermicromachining en optische ruimtecommunicatie.
Kunstmatige intelligentie (AI) wordt ook toegepast op de nauwkeurige karakterisering en voorspelling van de prestaties van opto-elektronische componenten. Door de werkingskarakteristieken van componenten te analyseren en een grote hoeveelheid data te leren, kunnen de prestatieveranderingen van opto-elektronische componenten onder verschillende omstandigheden worden voorspeld. Deze technologie is van groot belang voor de toepassing van opto-elektronische componenten. De dubbelbrekingskarakteristieken van mode-locked fiberlasers worden gekarakteriseerd op basis van machine learning en een spaarzame weergave in numerieke simulatie. Door een spaarzaam zoekalgoritme toe te passen om de dubbelbrekingskarakteristieken vanvezellasersworden geclassificeerd en het systeem wordt aangepast.
Op het gebied vanlasercommunicatieKunstmatige intelligentietechnologie omvat voornamelijk intelligente regeltechnologie, netwerkbeheer en straalregeling. Wat betreft intelligente regeltechnologie kunnen de prestaties van de laser worden geoptimaliseerd door middel van intelligente algoritmen en kan de lasercommunicatieverbinding worden geoptimaliseerd, zoals het aanpassen van het uitgangsvermogen, de golflengte en de pulsvorm van de laser.laser en het selecteren van het optimale transmissiepad, wat de betrouwbaarheid en stabiliteit van lasercommunicatie aanzienlijk verbetert. Op het gebied van netwerkbeheer kunnen de efficiëntie van de gegevensoverdracht en de netwerkstabiliteit worden verbeterd door middel van kunstmatige intelligentie-algoritmen, bijvoorbeeld door netwerkverkeer en gebruikspatronen te analyseren om problemen met netwerkcongestie te voorspellen en te beheren; Daarnaast kan kunstmatige intelligentietechnologie belangrijke taken uitvoeren, zoals toewijzing van bronnen, routering, foutdetectie en herstel, om efficiënte netwerkwerking en -beheer te bereiken en zo betrouwbaardere communicatiediensten te bieden. Wat betreft intelligente straalregeling, kan kunstmatige intelligentietechnologie ook een nauwkeurige regeling van de straal bereiken, zoals helpen bij het aanpassen van de richting en vorm van de straal in satellietlasercommunicatie om zich aan te passen aan de impact van veranderingen in de kromming van de aarde en atmosferische storingen, om de stabiliteit en betrouwbaarheid van de communicatie te waarborgen.
Plaatsingstijd: 18 juni 2024