कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग प्रकाश स्रोतों की पहचान करने के लिए कम मापदंडों के साथ

एक शोधकर्ता समूह ने प्रकाश स्रोतों की पहचान करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का उपयोग किया है। यह नया तरीका परंपरागत रूप से आवश्यक मापदंडों की तुलना में बहुत कम मापदंडों की आवश्यकता होती है।

लिडार, रिमोट सेंसिंग, और माइक्रोस्कोपी जैसी कई फोटोनिक प्रौद्योगिकियां प्रकाश स्रोतों की पहचान करके विकसित की जाती हैं। इन स्रोतों में सूर्य की रोशनी, लेजर विकिरण, और अणु फ्लोरोसेंस शामिल हैं। आमतौर पर इन्हें पहचानने के लिए लाखों मापदंडों की आवश्यकता होती है, जो विशेष रूप से कम रोशनी वाले वातावरण में बहुत मुश्किल होता है, जिससे क्वांटम फोटोनिक प्रौद्योगिकियों को लागू करना बहुत कठिन हो जाता है।

यह काम एप्लाइड फिजिक्स रिव्यू में प्रकाशित किया गया था, जो एआईपी पब्लिशिंग से है। इसका शीर्षक “मशीन लर्निंग का उपयोग करके प्रकाश स्रोतों की पहचान” है।

कृत्रिम न्यूरॉन

ओमार मागाना-लोआइज़ा इस पत्र के एक लेखक हैं।

“हमने एक कृत्रिम न्यूरॉन को सांख्यिकीय उतार-चढ़ाव के साथ प्रशिक्षित किया जो सुसंगत और थर्मल प्रकाश की विशेषता है,” मागाना-लोआइज़ा ने कहा।

कृत्रिम न्यूरॉन को पहले प्रकाश स्रोतों के साथ प्रशिक्षित किया गया था, जिससे यह विशिष्ट विशेषताओं की पहचान करने में सक्षम हो गया जो विशिष्ट प्रकार के प्रकाश से जुड़े हुए हैं।

चेंग्लोंग यू इस पत्र के एक सह-लेखक और एक सहकर्मी शोधकर्ता हैं।

“एक ही न्यूरॉन पर्याप्त है ताकि प्रकाश स्रोत की पहचान करने के लिए आवश्यक मापदंडों की संख्या को लाखों से कम करने के लिए कम किया जा सके,” यू ने कहा।

अनुप्रयोग और लाभ

प्रकाश स्रोतों की पहचान करने के लिए आवश्यक मापदंडों की संख्या बहुत कम होने के कारण, यह बहुत तेजी से किया जा सकता है। इसके अलावा, प्रकाश की क्षति को कम किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, माइक्रोस्कोपी में प्रकाश की क्षति को सीमित किया जा सकता है क्योंकि नमूने को उतना प्रकाश नहीं देना पड़ता जब कई मापदंडों की आवश्यकता होती है।

रॉबर्टो डी जे लेओन-मोंटिएल इस पत्र के एक और सह-लेखक हैं।

“यदि आप एक इमेजिंग प्रयोग कर रहे हैं जिसमें नाजुक फ्लोरोसेंट अणु जटिल हैं, तो आप नमूने को प्रकाश के संपर्क में लाने के समय को कम कर सकते हैं और फोटोडैमेज को कम कर सकते हैं,” लेओन-मोंटिएल ने कहा।

एक अन्य क्षेत्र जो इस प्रौद्योगिकी से लाभान्वित होगा वह क्रिप्टोग्राफी है, जहां अक्सर संदेशों या ईमेल को एन्क्रिप्ट करने के लिए लाखों मापदंडों की आवश्यकता होती है।

“हम एक समान न्यूरॉन का उपयोग करके एन्क्रिप्शन के लिए क्वांटम कुंजी का उत्पादन तेज कर सकते हैं,” मागाना-लोआइज़ा ने कहा।

लेजर प्रकाश, जो रिमोट सेंसिंग में महत्वपूर्ण है, भी लाभान्वित हो सकता है। एक नए प्रकार के स्मार्ट लिडार सिस्टम का विकास किया जा सकता है जो दूरस्थ वस्तु से परावर्तित डेटा की पहचान करने में सक्षम है। लिडार एक रिमोट सेंसिंग विधि है जो एक लक्ष्य को लेजर प्रकाश से रोशन करती है और फिर एक सेंसर के साथ परावर्तित प्रकाश को मापकर लक्ष्य तक की दूरी को मापती है।

“हमारी प्रौद्योगिकी के साथ, स्मार्ट क्वांटम लिडार सिस्टम को जाम करने की संभावना नाटकीय रूप से कम हो जाएगी,” मागाना-लोआइज़ा ने जारी रखा। इसके अलावा, लिडार फोटॉनों को पर्यावरणीय प्रकाश जैसे सूर्य की रोशनी से अलग करने की संभावना कम रोशनी वाले स्तरों पर रिमोट सेंसिंग के लिए महत्वपूर्ण परिणाम होगी।