AI- ն հնարավորություն է տալիսՕպտոէլեկտրոնային բաղադրիչներլազերային հաղորդակցությանը
Օպտոէլեկտրոնային բաղադրիչների արտադրության ոլորտում լայնորեն օգտագործվում է նաեւ արհեստական ինտելեկտը, ներառյալ. Օպտոէլեկտրոնային բաղադրիչների կառուցվածքային օպտիմիզացման ձեւավորում, ինչպիսիք ենլազերներ, Կատարողականի հսկողություն եւ առնչվող ճշգրիտ բնութագրում եւ կանխատեսում: Օրինակ, օպտոէլեկտրոնային բաղադրիչների դիզայնը պահանջում է մեծ թվով ժամանակատար սիմուլյացիոն գործողություններ, դիզայնի օպտիմալ պարամետրերը գտնելու համար, դիզայնի ցիկլը երկար է, դիզայնի դժվարությունն ավելի մեծ է, եւ արհեստական հետախուզության ալգորիթմների օգտագործումը բարելավում է դիզայնի արդյունավետությունը եւ սարքի աշխատանքը, 2023, PU et al: Առաջարկեց Femtosecond Mode LaCiber- ի լազերների մոդելավորման սխեման `օգտագործելով կրկնվող նյարդային ցանցեր: Բացի այդ, արհեստական հետախուզական տեխնոլոգիան կարող է նաեւ կարգավորել օպտոէլեկտրոնային բաղադրիչների կատարողականի պարամետրը, օպտիմալացնել ելքային էներգիայի, ալիքի երկարության, զարկերակային ձեւի եւ բեւեռացման միջոցով մեքենայական ուսուցման ալգորիթմների միջոցով եւ խթանել օպտիկական միկրոհաղորդիչ եւ տիեզերական օպտիկական հաղորդակցություն:
Արհեստական հետախուզական տեխնոլոգիան կիրառվում է նաեւ օպտոէլեկտրոնային բաղադրիչների ճշգրիտ բնութագրման եւ կանխատեսման համար: Վերլուծելով բաղադրիչների աշխատանքային բնութագրերը եւ մեծ քանակությամբ տվյալներ սովորելը, օպտոէլեկտրոնային բաղադրիչների կատարողական փոփոխությունները կարելի է կանխատեսել տարբեր պայմաններում: Այս տեխնոլոգիան մեծ նշանակություն ունի օպտոէլեկտրոնային բաղադրիչների հնարավորություն ընձեռելու համար: Mode-Lock Labry լազերների բուռն առանձնահատկությունները բնութագրվում են թվային մոդելավորման մեջ մեքենայի ուսուցման եւ նոսր ներկայացուցչության հիման վրա: Scarse Search Algorithm- ը փորձարկման համար կիրառելով, բուռն բնութագրերըՕպտիկամանրաթելային լազերներդասակարգվում են, եւ համակարգը ճշգրտվում է:
ԴաշտումԼազերային հաղորդակցություն, արհեստական հետախուզական տեխնոլոգիան հիմնականում ներառում է խելացի կարգավորման տեխնոլոգիա, ցանցի կառավարում եւ ճառագայթների հսկողություն: Խելացի կառավարման տեխնոլոգիայի առումով լազերային ներկայացումը կարող է օպտիմիզացվել խելացի ալգորիթմների միջոցով, եւ լազերային հաղորդակցման հղումը կարող է օպտիմիզացվել, օրինակ `ելքային էներգիայի, ալիքի երկարության եւ զարկերակային ձեւի կարգավորումըփարաջանքR եւ ընտրելով էլեկտրական փոխանցման օպտիմալ ուղին, որը մեծապես բարելավում է լազերային հաղորդակցության հուսալիությունն ու կայունությունը: Network անցի կառավարման առումով տվյալների փոխանցման արդյունավետությունը եւ ցանցի կայունությունը կարող են բարելավվել արհեստական հետախուզական ալգորիթմների միջոցով, օրինակ, վերլուծելով ցանցի երթեւեկությունը եւ ցանցի գերբնակվածության խնդիրները կանխատեսելու եւ կառավարելու համար. Բացի այդ, արհեստական հետախուզական տեխնոլոգիան կարող է իրականացնել կարեւոր առաջադրանքներ, ինչպիսիք են ռեսուրսների բաշխումը, երթուղին, սխալ հայտնաբերումը եւ վերականգնումը `ցանցի արդյունավետ եւ կառավարման արդյունավետության հասնելու համար, որպեսզի ապահովեն ավելի հուսալի հաղորդակցման ծառայություններ: Be առագայթների տեսականի առումով արհեստական ինտելեկտի տեխնոլոգիան կարող է նաեւ հասնել ճառագայթի ճշգրիտ վերահսկմանը, օրինակ, արբանյակային լազերային հաղորդակցման ճառագայթի ուղղության եւ ձեւի կարգավորմանը `հաղորդակցման կայունությունն ու հուսալիությունը հարմարվելու համար:
Փոստի ժամանակը, JUN-18-2024