Το AI επιτρέπει στα οπτοηλεκτρονικά εξαρτήματα να επικοινωνούν με λέιζερ

Το AI ενεργοποιείοπτοηλεκτρονικά εξαρτήματαστην επικοινωνία με λέιζερ

Στον τομέα της κατασκευής οπτοηλεκτρονικών εξαρτημάτων, η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται επίσης ευρέως, συμπεριλαμβανομένων: σχεδιασμού δομικής βελτιστοποίησης οπτοηλεκτρονικών εξαρτημάτων όπως π.χ.λέιζερ, έλεγχος απόδοσης και σχετικός ακριβής χαρακτηρισμός και πρόβλεψη. Για παράδειγμα, ο σχεδιασμός οπτοηλεκτρονικών εξαρτημάτων απαιτεί μεγάλο αριθμό χρονοβόρων λειτουργιών προσομοίωσης για την εύρεση των βέλτιστων παραμέτρων σχεδίασης, ο κύκλος σχεδίασης είναι μακρύς, η δυσκολία σχεδιασμού είναι μεγαλύτερη και η χρήση αλγορίθμων τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να συντομεύσει σημαντικά τον χρόνο προσομοίωσης κατά τη διάρκεια της διαδικασίας σχεδιασμού της συσκευής, βελτιώστε την αποδοτικότητα σχεδιασμού και την απόδοση της συσκευής, 2023, Pu et al. πρότεινε ένα σχήμα μοντελοποίησης λέιζερ ινών με κλειδωμένη λειτουργία femtosecond χρησιμοποιώντας επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα. Επιπλέον, η τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης μπορεί επίσης να βοηθήσει στη ρύθμιση του ελέγχου παραμέτρων απόδοσης των οπτοηλεκτρονικών στοιχείων, στη βελτιστοποίηση της απόδοσης της ισχύος εξόδου, του μήκους κύματος, του σχήματος παλμού, της έντασης της δέσμης, της φάσης και της πόλωσης μέσω αλγορίθμων μηχανικής μάθησης και προωθεί την εφαρμογή προηγμένων οπτοηλεκτρονικών στοιχείων σε τα πεδία του οπτικού μικροχειρισμού, της μικρομηχανικής με λέιζερ και της οπτικής επικοινωνίας στο διάστημα.

Η τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης εφαρμόζεται επίσης στον ακριβή χαρακτηρισμό και την πρόβλεψη της απόδοσης των οπτοηλεκτρονικών εξαρτημάτων. Αναλύοντας τα χαρακτηριστικά λειτουργίας των εξαρτημάτων και μαθαίνοντας μεγάλο όγκο δεδομένων, οι αλλαγές απόδοσης των οπτοηλεκτρονικών εξαρτημάτων μπορούν να προβλεφθούν υπό διαφορετικές συνθήκες. Αυτή η τεχνολογία είναι μεγάλης σημασίας για την εφαρμογή ενεργοποίησης οπτοηλεκτρονικών εξαρτημάτων. Τα χαρακτηριστικά διπλής διάθλασης των λέιζερ ινών κλειδωμένης λειτουργίας χαρακτηρίζονται με βάση τη μηχανική μάθηση και την αραιή αναπαράσταση στην αριθμητική προσομοίωση. Εφαρμόζοντας αλγόριθμο αραιής αναζήτησης για δοκιμή, τα χαρακτηριστικά διπλής διάθλασης τουλέιζερ ινώνταξινομούνται και το σύστημα προσαρμόζεται.

Στον τομέα τωνεπικοινωνία με λέιζερ, η τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης περιλαμβάνει κυρίως τεχνολογία ευφυούς ρύθμισης, διαχείριση δικτύου και έλεγχο δέσμης. Όσον αφορά την τεχνολογία ευφυούς ελέγχου, η απόδοση του λέιζερ μπορεί να βελτιστοποιηθεί μέσω ευφυών αλγορίθμων και η σύνδεση επικοινωνίας λέιζερ μπορεί να βελτιστοποιηθεί, όπως η προσαρμογή της ισχύος εξόδου, του μήκους κύματος και του σχήματος παλμού τουlaser και την επιλογή της βέλτιστης διαδρομής μετάδοσης, η οποία βελτιώνει σημαντικά την αξιοπιστία και τη σταθερότητα της επικοινωνίας με λέιζερ. Όσον αφορά τη διαχείριση του δικτύου, η αποτελεσματικότητα της μετάδοσης δεδομένων και η σταθερότητα του δικτύου μπορούν να βελτιωθούν μέσω αλγορίθμων τεχνητής νοημοσύνης, για παράδειγμα, με την ανάλυση της κυκλοφορίας του δικτύου και των προτύπων χρήσης για την πρόβλεψη και τη διαχείριση προβλημάτων συμφόρησης δικτύου. Επιπλέον, η τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να αναλάβει σημαντικές εργασίες όπως η κατανομή πόρων, η δρομολόγηση, η ανίχνευση και η ανάκτηση σφαλμάτων για την επίτευξη αποτελεσματικής λειτουργίας και διαχείρισης του δικτύου, ώστε να παρέχει πιο αξιόπιστες υπηρεσίες επικοινωνίας. Όσον αφορά τον ευφυή έλεγχο δέσμης, η τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης μπορεί επίσης να επιτύχει ακριβή έλεγχο της δέσμης, όπως να βοηθήσει στην προσαρμογή της κατεύθυνσης και του σχήματος της δέσμης σε δορυφορική επικοινωνία λέιζερ για να προσαρμοστεί στις επιπτώσεις των αλλαγών στην καμπυλότητα της γης και της ατμοσφαιρικής διαταραχές, ώστε να διασφαλίζεται η σταθερότητα και η αξιοπιστία της επικοινωνίας.


Ώρα δημοσίευσης: Ιουν-18-2024