AI-ն հնարավորություն է տալիսօպտոէլեկտրոնային բաղադրիչներլազերային հաղորդակցության համար
Օպտոէլեկտրոնային բաղադրիչների արտադրության ոլորտում արհեստական ինտելեկտը նույնպես լայնորեն կիրառվում է, այդ թվում՝ օպտոէլեկտրոնային բաղադրիչների կառուցվածքային օպտիմալացման նախագծում, ինչպիսիք են.լազերներ, կատարողականի վերահսկում և համապատասխան ճշգրիտ բնութագրում և կանխատեսում: Օրինակ՝ օպտոէլեկտրոնային բաղադրիչների նախագծումը պահանջում է մեծ թվով ժամանակատար սիմուլյացիոն գործողություններ՝ օպտիմալ նախագծման պարամետրերը գտնելու համար, նախագծման ցիկլը երկար է, դիզայնի դժվարությունն ավելի մեծ է, և արհեստական ինտելեկտի ալգորիթմների օգտագործումը կարող է զգալիորեն կրճատել սիմուլյացիայի ժամանակը: սարքի նախագծման գործընթացում բարելավել դիզայնի արդյունավետությունը և սարքի կատարումը, 2023, Pu et al. առաջարկել է ֆեմտովայրկյանական ռեժիմով կողպված մանրաթելային լազերների մոդելավորման սխեման՝ օգտագործելով կրկնվող նեյրոնային ցանցեր: Բացի այդ, արհեստական ինտելեկտի տեխնոլոգիան կարող է նաև օգնել կարգավորել օպտոէլեկտրոնային բաղադրիչների կատարողականի պարամետրերի վերահսկումը, օպտիմիզացնել ելքային հզորությունը, ալիքի երկարությունը, իմպուլսի ձևը, ճառագայթի ինտենսիվությունը, փուլը և բևեռացումը մեքենայական ուսուցման ալգորիթմների միջոցով և խթանել առաջադեմ օպտոէլեկտրոնային բաղադրիչների կիրառումը: օպտիկական միկրոմանիպուլյացիայի, լազերային միկրոմեքենաշինության և տիեզերական օպտիկական հաղորդակցության ոլորտները։
Արհեստական ինտելեկտի տեխնոլոգիան կիրառվում է նաև օպտոէլեկտրոնային բաղադրիչների ճշգրիտ բնութագրման և կանխատեսման համար: Բաղադրիչների աշխատանքային բնութագրերը վերլուծելով և մեծ քանակությամբ տվյալներ սովորելով՝ տարբեր պայմաններում կարելի է կանխատեսել օպտոէլեկտրոնային բաղադրիչների կատարողականի փոփոխությունները: Այս տեխնոլոգիան մեծ նշանակություն ունի օպտոէլեկտրոնային բաղադրիչների կիրառման համար: Ռեժիմով կողպված մանրաթելային լազերների երկդիֆրենզիայի բնութագրերը բնութագրվում են մեքենայական ուսուցման և թվային սիմուլյացիայի մեջ հազվադեպ ներկայացման հիման վրա: Կիրառելով նոսր որոնման ալգորիթմը փորձարկելու համար, կրկնակի բեկման բնութագրերըմանրաթելային լազերներդասակարգված են, և համակարգը ճշգրտված է:
-ի ոլորտումլազերային հաղորդակցություն, արհեստական ինտելեկտի տեխնոլոգիան հիմնականում ներառում է խելացի կարգավորման տեխնոլոգիա, ցանցի կառավարում և ճառագայթների կառավարում։ Խելացի կառավարման տեխնոլոգիայի առումով լազերի կատարումը կարող է օպտիմիզացվել խելացի ալգորիթմների միջոցով, իսկ լազերային հաղորդակցման կապը կարող է օպտիմիզացվել, օրինակ՝ ելքային հզորության, ալիքի երկարության և իմպուլսի ձևի կարգավորումը։լազեr և ընտրելով փոխանցման օպտիմալ ուղին, ինչը մեծապես բարելավում է լազերային հաղորդակցության հուսալիությունն ու կայունությունը: Ցանցի կառավարման առումով տվյալների փոխանցման արդյունավետությունը և ցանցի կայունությունը կարող են բարելավվել արհեստական ինտելեկտի ալգորիթմների միջոցով, օրինակ՝ վերլուծելով ցանցի երթևեկությունը և օգտագործման օրինաչափությունները՝ կանխատեսելու և կառավարելու ցանցի գերբեռնվածության խնդիրները. Բացի այդ, արհեստական ինտելեկտի տեխնոլոգիան կարող է ստանձնել այնպիսի կարևոր խնդիրներ, ինչպիսիք են ռեսուրսների բաշխումը, երթուղին, սխալների հայտնաբերումը և վերականգնումը, ցանցի արդյունավետ շահագործման և կառավարման հասնելու համար, որպեսզի ապահովի կապի ավելի հուսալի ծառայություններ: Ճառագայթի խելացի հսկողության առումով, արհեստական ինտելեկտի տեխնոլոգիան կարող է նաև հասնել ճառագայթի ճշգրիտ վերահսկման, ինչպես, օրինակ, արբանյակային լազերային հաղորդակցության մեջ ճառագայթի ուղղությունն ու ձևը կարգավորելու համար՝ հարմարվելու երկրի կորության և մթնոլորտի փոփոխությունների ազդեցությանը: խանգարումներ, ապահովելու կապի կայունությունն ու հուսալիությունը։
Հրապարակման ժամանակը՝ հունիս-18-2024