Новая нейронная сеть ИИ, разработанная исследователями из Университета Саутгемптона, помогает им понять уникальный трехмерный поток света вокруг наночастиц. Цель исследования – создать методику, которая позволила бы дизайнерам создавать оптические приборы, которые могли бы влиять и контролировать движение света.

Используя данные, которые ИИ генерирует, ученые надеются затем смоделировать наночастицы с возможностью световых манипуляций. Это захватывающая разработка для области нанофотоники, поскольку она также позволяет исследователям понять различное поведение взаимодействия света между наноструктурами по сравнению с более крупными структурами и средами.

Изображение предоставлено: Саутгемптонский университет

Поведение света

Относительно поведения света на наноуровне, нанофотоника исследует взаимодействие между светом и веществом. Ученые и исследователи в этой области затем исследуют новые способы изменения этих отношений, чтобы создать новые возможности, и пытаются найти будущие применения в таких областях, как биохимия и электротехника.

Полезные приложения могут применяться к таким приборам и приборам, как солнечные элементы и микроскопы, где оптимизация использования света жизненно важна для основной функции устройства. Для экспертов, работающих в области нанофотоники, новые открытия увидят нанофотонику внутри решений в сенсорной технике, телекоммуникациях и обработке данных.

Уравнения электромагнетизма Максвелла полезны для рассмотрения потока света вокруг наночастиц, и можно рассчитать наноструктуру. Тем не менее, воплощение теории в жизнь – вот где начинается проблема. Выполнение расчетов может быть чрезвычайно трудоемким, а это означает, что процессы проектирования и оптимизации соответствующих структур могут занимать дни из-за уровня сложности.

Опубликовав свои выводы в журнале, Nano Letters, Peter Wiecha и Otto Muskens описывают сильные и слабые стороны использования искусственного интеллекта посредством ряда модельных исследований отдельных частиц и их взаимодействий в ближнем поле. Пара считает, что их подход «прокладывает путь к быстрым, но универсальным методам проектирования и анализа нанофотонных систем».

Оптимизация AI

ИИ зарекомендовал себя как полезный и динамичный механизм при попытке преодолеть проблемы и ограничения, с которыми сталкиваются исследователи при оптимизации. Питая нейронную сеть основополагающими правилами для системы, она может научиться выполнять ряд задач, а затем развить способность самостоятельно инициировать новые последовательности. Тем не менее, один из недостатков заключается в том, что факт остается фактом, ИИ может делать это только в отношении очень специфических ситуаций на основе информации, которую он предоставляет.

Тем не менее, инновация в новейшем подходе, на которой Wiecha и Muskens основали свою методологию, основана на «сверточных» сетях, которые являются популярной нейронной сетью в анализе изображений. Таким образом, пара разработала сеть, которая может отслеживать и прогнозировать поток света не только по форме, но и адаптироваться к произвольным более сложным наночастицам без необходимости подачи постоянных потоков информации из внешнего источника.

Wiecha и Muskens заявляют, что их исследования не только могут дать толчок нанофотонике, но также могут быть применены в других областях, таких как обратное проектирование – тогда система способна проектировать наноструктуры на основе определенных оптических требований. Таким образом, возможность отслеживания и анализа нейронной сети может помочь в разработке процесса световых манипуляций.

Следующие шаги

Ободрившись продолжать свой текущий путь, пара исследователей теперь хочет настроить свою систему так, чтобы они могли улучшить элементы производительности. Повышение скорости, с которой нейронная сеть может обрабатывать данные, позволит им перейти к разработке других методов анализа, включая отслеживание нанофотонных устройств в реальном времени и произвольный анализ освещения.

Увеличивая диапазон и возможности нейронной сети, пара надеется ускорить прогресс и провести мощные, революционные физические эксперименты. Это может проложить путь к серьезным достижениям в развитии оптических компьютерных чипов, а также к созданию антенн и поверхностей, которые могут контролировать движение и концентрацию света.