Η Τεχνητή Νοημοσύνη επιτρέπειοπτοηλεκτρονικά εξαρτήματαστην επικοινωνία με λέιζερ
Στον τομέα της κατασκευής οπτοηλεκτρονικών εξαρτημάτων, η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται επίσης ευρέως, όπως: σχεδιασμός δομικής βελτιστοποίησης οπτοηλεκτρονικών εξαρτημάτων όπωςλέιζερ, 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 σχεδιασμού, ο κύκλος σχεδιασμού είναι μακρύς, η δυσκολία σχεδιασμού είναι μεγαλύτερη και η χρήση αλγορίθμων τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να μειώσει σημαντικά τον χρόνο προσομοίωσης κατά τη διάρκεια της διαδικασίας σχεδιασμού της συσκευής, να βελτιώσει την αποδοτικότητα του σχεδιασμού και την απόδοση της συσκευής. Το 2023, οι Pu et al. πρότειναν ένα σχήμα μοντελοποίησης λέιζερ οπτικών ινών με κλειδωμένη λειτουργία femtosecond χρησιμοποιώντας επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα. Επιπλέον, η τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης μπορεί επίσης να βοηθήσει στη ρύθμιση του ελέγχου των παραμέτρων απόδοσης των οπτοηλεκτρονικών εξαρτημάτων, 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 στην προώθηση της εφαρμογής προηγμένων οπτοηλεκτρονικών εξαρτημάτων στους τομείς της οπτικής μικροχειραγώγησης, της μικροκατεργασίας με λέιζερ και της διαστημικής οπτικής επικοινωνίας.
Η τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης εφαρμόζεται επίσης στον ακριβή χαρακτηρισμό και πρόβλεψη της απόδοσης των οπτοηλεκτρονικών εξαρτημάτων. Αναλύοντας τα λειτουργικά χαρακτηριστικά των εξαρτημάτων και μαθαίνοντας μια μεγάλη ποσότητα δεδομένων, οι αλλαγές στην απόδοση των οπτοηλεκτρονικών εξαρτημάτων μπορούν να προβλεφθούν υπό διαφορετικές συνθήκες. Αυτή η τεχνολογία έχει μεγάλη σημασία για την εφαρμογή οπτοηλεκτρονικών εξαρτημάτων ενεργοποίησης. Τα χαρακτηριστικά διπλής διάθλασης των λέιζερ οπτικών ινών με κλειδωμένη λειτουργία χαρακτηρίζονται με βάση τη μηχανική μάθηση και την αραιή αναπαράσταση σε αριθμητική προσομοίωση. Εφαρμόζοντας αλγόριθμο αραιής αναζήτησης για δοκιμή, τα χαρακτηριστικά διπλής διάθλασης τωνλέιζερ οπτικών ινώνταξινομούνται και το σύστημα προσαρμόζεται.
Στον τομέα τηςεπικοινωνία με λέιζερ, η τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης περιλαμβάνει κυρίως τεχνολογία έξυπνης ρύθμισης, διαχείριση δικτύου και έλεγχο δέσμης. Όσον αφορά την έξυπνη τεχνολογία ελέγχου, η απόδοση του λέιζερ μπορεί να βελτιστοποιηθεί μέσω έξυπνων αλγορίθμων και η σύνδεση επικοινωνίας λέιζερ μπορεί να βελτιστοποιηθεί, όπως η ρύθμιση της ισχύος εξόδου, του μήκους κύματος και του σχήματος παλμού τουλάσεr και την επιλογή της βέλτιστης διαδρομής μετάδοσης, η οποία βελτιώνει σημαντικά την αξιοπιστία και τη σταθερότητα της επικοινωνίας λέιζερ. Όσον αφορά τη διαχείριση δικτύου, η αποτελεσματικότητα της μετάδοσης δεδομένων και η σταθερότητα του δικτύου μπορούν να βελτιωθούν μέσω αλγορίθμων τεχνητής νοημοσύνης, για παράδειγμα, αναλύοντας την κίνηση δικτύου και τα πρότυπα 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 σφαλμάτων και η αποκατάσταση για την επίτευξη αποτελεσματικής λειτουργίας και διαχείρισης δικτύου, έτσι ώστε να παρέχονται πιο αξιόπιστες υπηρεσίες επικοινωνίας. Όσον αφορά τον έξυπνο έλεγχο δέσμης, η τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης μπορεί επίσης να επιτύχει ακριβή έλεγχο της δέσμης, όπως η βοήθεια στην προσαρμογή της κατεύθυνσης και του σχήματος της δέσμης στην επικοινωνία δορυφορικού λέιζερ για προσαρμογή στην επίδραση των αλλαγών στην καμπυλότητα της γης και των ατμοσφαιρικών διαταραχών, για να διασφαλιστεί η σταθερότητα και η αξιοπιστία της επικοινωνίας.
Ώρα δημοσίευσης: 18 Ιουνίου 2024