Az AI lehetővé teszi az optoelektronikai alkatrészek lézeres kommunikációját

Az AI lehetővé teszioptoelektronikai alkatrészeka lézeres kommunikációhoz

Az optoelektronikai alkatrészek gyártása területén a mesterséges intelligencia is széles körben használatos, többek között: optoelektronikai alkatrészek szerkezeti optimalizálási tervezése, mint pl.lézerek, teljesítményszabályozás és a kapcsolódó pontos jellemzés és előrejelzés. Például az optoelektronikai alkatrészek tervezése nagyszámú időigényes szimulációs műveletet igényel az optimális tervezési paraméterek megtalálásához, a tervezési ciklus hosszú, a tervezési nehézségek nagyobbak, és a mesterséges intelligencia algoritmusainak használata nagymértékben lerövidítheti a szimulációs időt az eszköz tervezési folyamata során a tervezés hatékonyságának és az eszköz teljesítményének javítása, 2023, Pu et al. modellezési sémát javasolt a femtoszekundumos üzemmódban zárt szálas lézerekhez, visszatérő neurális hálózatok felhasználásával. Ezen túlmenően a mesterséges intelligencia technológia segíthet az optoelektronikai alkatrészek teljesítményparaméter-szabályozásának szabályozásában, a kimeneti teljesítmény, a hullámhossz, az impulzusforma, a sugárintenzitás, a fázis és a polarizáció teljesítményének optimalizálásában gépi tanulási algoritmusokon keresztül, és elősegítheti a fejlett optoelektronikai alkatrészek alkalmazását az optikai mikromanipuláció, a lézeres mikromegmunkálás és az űroptikai kommunikáció területei.

A mesterséges intelligencia technológiáját az optoelektronikai alkatrészek teljesítményének pontos jellemzésére és előrejelzésére is alkalmazzák. A komponensek működési jellemzőinek elemzésével és nagy mennyiségű adat megtanulásával az optoelektronikai alkatrészek teljesítményváltozása különböző körülmények között előre jelezhető. Ennek a technológiának nagy jelentősége van a lehetővé tevő optoelektronikai alkatrészek alkalmazása szempontjából. A mód-zárolt szálas lézerek kettős törési jellemzőit gépi tanulás és numerikus szimulációban történő ritka reprezentáció alapján jellemezzük. Ritka keresési algoritmus alkalmazásával teszteljük a kettős törés jellemzőitszálas lézerekosztályozzák és a rendszert kiigazítják.

A területenlézeres kommunikáció, a mesterséges intelligencia technológia főként intelligens szabályozási technológiát, hálózatkezelést és sugárvezérlést foglal magában. Az intelligens vezérlési technológia szempontjából a lézer teljesítménye intelligens algoritmusokkal optimalizálható, a lézeres kommunikációs kapcsolat pedig optimalizálható, például a kimeneti teljesítmény, a hullámhossz és a pulzusalak beállítása.laser és az optimális átviteli út kiválasztása, ami nagymértékben javítja a lézeres kommunikáció megbízhatóságát és stabilitását. A hálózatkezelés szempontjából az adatátvitel hatékonysága és a hálózat stabilitása javítható mesterséges intelligencia-algoritmusokkal, például a hálózati forgalom és használati minták elemzésével a hálózati torlódási problémák előrejelzése és kezelése érdekében; Emellett a mesterséges intelligencia technológia olyan fontos feladatokat is elláthat, mint az erőforrások elosztása, az útválasztás, a hibaészlelés és helyreállítás a hatékony hálózatüzemeltetés és -kezelés érdekében, hogy megbízhatóbb kommunikációs szolgáltatásokat nyújtson. Az intelligens sugárvezérlés szempontjából a mesterséges intelligencia technológia a sugár pontos vezérlését is elérheti, például segít a sugár irányának és alakjának beállításában a műholdas lézerkommunikációban, hogy alkalmazkodjanak a föld görbületében és a légkörben bekövetkező változások hatásához. a kommunikáció stabilitásának és megbízhatóságának biztosítása érdekében.