Umjetna inteligencija omogućujeoptoelektroničke komponenteza lasersku komunikaciju
U području proizvodnje optoelektroničkih komponenti, umjetna inteligencija se također široko koristi, uključujući: strukturnu optimizaciju dizajna optoelektroničkih komponenti kao što sulaseri, kontrola performansi i povezana točna karakterizacija i predviđanje. Na primjer, dizajn optoelektroničkih komponenti zahtijeva veliki broj dugotrajnih simulacijskih operacija kako bi se pronašli optimalni parametri dizajna, ciklus dizajna je dug, složenost dizajna je veća, a korištenje algoritama umjetne inteligencije može uvelike skratiti vrijeme simulacije tijekom procesa dizajna uređaja, poboljšati učinkovitost dizajna i performanse uređaja, 2023., Pu i suradnici predložili su shemu modeliranja femtosekundnih vlaknastih lasera sa zaključanim modom pomoću rekurentnih neuronskih mreža. Osim toga, tehnologija umjetne inteligencije također može pomoći u regulaciji kontrole parametara performansi optoelektroničkih komponenti, optimizirati performanse izlazne snage, valne duljine, oblika impulsa, intenziteta snopa, faze i polarizacije putem algoritama strojnog učenja te promovirati primjenu naprednih optoelektroničkih komponenti u područjima optičke mikromanipulacije, laserske mikroobrade i svemirske optičke komunikacije.
Tehnologija umjetne inteligencije također se primjenjuje za točnu karakterizaciju i predviđanje performansi optoelektroničkih komponenti. Analizom radnih karakteristika komponenti i učenjem velike količine podataka, promjene performansi optoelektroničkih komponenti mogu se predvidjeti pod različitim uvjetima. Ova tehnologija je od velikog značaja za primjenu omogućavajućih optoelektroničkih komponenti. Karakteristike dvoloma vlaknastih lasera sa zaključanim modom karakterizirane su na temelju strojnog učenja i rijetke reprezentacije u numeričkoj simulaciji. Primjenom algoritma rijetkog pretraživanja za testiranje, karakteristike dvolomavlaknasti laserisu klasificirani i sustav je prilagođen.
U područjulaserska komunikacija, tehnologija umjetne inteligencije uglavnom uključuje tehnologiju inteligentne regulacije, upravljanje mrežom i upravljanje snopom. Što se tiče tehnologije inteligentnog upravljanja, performanse lasera mogu se optimizirati putem inteligentnih algoritama, a laserska komunikacijska veza može se optimizirati, kao što je podešavanje izlazne snage, valne duljine i oblika impulsalaserr i odabir optimalnog prijenosnog puta, što uvelike poboljšava pouzdanost i stabilnost laserske komunikacije. U smislu upravljanja mrežom, učinkovitost prijenosa podataka i stabilnost mreže mogu se poboljšati algoritmima umjetne inteligencije, na primjer, analizom mrežnog prometa i obrazaca korištenja kako bi se predvidjeli i upravljali problemima zagušenja mreže; Osim toga, tehnologija umjetne inteligencije može poduzeti važne zadatke poput dodjele resursa, usmjeravanja, otkrivanja i oporavka kako bi se postigao učinkovit rad i upravljanje mrežom, te kako bi se pružile pouzdanije komunikacijske usluge. U smislu inteligentnog upravljanja snopom, tehnologija umjetne inteligencije također može postići točnu kontrolu snopa, kao što je pomoć u podešavanju smjera i oblika snopa u satelitskoj laserskoj komunikaciji kako bi se prilagodila utjecaju promjena zakrivljenosti Zemlje i atmosferskih poremećaja, kako bi se osigurala stabilnost i pouzdanost komunikacije.
Vrijeme objave: 18. lipnja 2024.