Dirbtinis intelektas, naudojamas šviesos šaltiniams identifikuoti, naudojant daug mažiau matavimų

Grupė tyrėjų naudojo dirbtinį intelektą (AI), kad nustatytų šviesos šaltinius. Naujasis metodas reikalauja žymiai mažiau matavimų, nei reikalaujama tradiciškai.

Daugelis fotoninių technologijų, įskaitant lidarą, nuotolinį stebėjimą ir mikroskopiją, iš dalies kuriamos identifikuojant šviesos šaltinius. Kai kurie iš šių šaltinių yra saulės šviesa, lazerio spinduliuotė ir molekulių fluorescencija. Norint juos identifikuoti, paprastai reikia atlikti milijonus matavimų, o tai ypač pasakytina apie silpną apšvietimą, todėl kvantinių fotoninių technologijų diegimas yra nepaprastai sunkus. 

Darbas buvo paskelbtas m Taikomosios fizikos apžvalgos, iš AIP Publishing. Jis pavadintas „Šviesos šaltinių identifikavimas naudojant mašininį mokymąsi"

Dirbtinis neuronas

Omaras Magana-Loaiza yra šio straipsnio autorius.

„Mes apmokėme dirbtinį neuroną su statistiniais svyravimais, kurie apibūdina koherentinę ir šiluminę šviesą“, - sakė Magana-Loaiza.

Dirbtinis neuronas pirmiausia buvo apmokytas naudojant šviesos šaltinius, todėl jis galėjo nustatyti tam tikras savybes, susijusias su tam tikromis šviesos rūšimis. 

Chenglong You yra tyrėjas ir straipsnio bendraautoris. 

„Pakanka vieno neurono, kad matavimų, reikalingų šviesos šaltiniui identifikuoti, skaičius smarkiai sumažėtų nuo milijonų iki mažiau nei šimto“, – sakė You.

Programos ir privalumai

Kadangi šviesos šaltiniams nustatyti reikia mažiau matavimų, tai galima padaryti daug greičiau. Be greitesnio, gali sumažėti šviesos žala. Pavyzdžiui, šviesos pažeidimai gali būti apriboti mikroskopu, nes mėginio nereikia tiek apšviesti, kiek reikia atlikti daug matavimų. 

Roberto de J. León-Montiel yra kitas šio straipsnio bendraautoris. 

„Jei, pavyzdžiui, atliktumėte vaizdavimo eksperimentą su subtiliais fluorescenciniais molekuliniais kompleksais, galėtumėte sutrumpinti laiką, kurį mėginys yra veikiamas šviesoje, ir sumažinti fotopažeidimus“, - sakė León-Montiel.

Kita sritis, kuriai bus naudinga ši technologija, yra kriptografija, kai norint sukurti šifravimo raktus, dažnai reikia atlikti milijonus matavimų. žinutes ar el. 

„Galėtume paspartinti kvantinių raktų generavimą šifravimui naudodami panašų neuroną“, - sakė Magana-Loaiza.

Taip pat galėtų būti naudinga lazerio šviesa, kuri yra svarbi nuotoliniam stebėjimui. Gali būti sukurta nauja išmaniųjų lidar sistemų šeima, galinti identifikuoti perimtus arba pakeistus duomenis, kurie atsispindi iš nuotolinio objekto. Lidar yra nuotolinio aptikimo metodas, apšviečiantis taikinį lazerio šviesa. Tada jis matuoja atspindėtą šviesą jutikliu, kad išmatuotų atstumą iki taikinio. 

„Tikimybė užstrigti išmaniajai kvantinei lidar sistemai bus labai sumažinta naudojant mūsų technologiją“, - tęsė Magana-Loaiza. Be to, galimybė atskirti lidaro fotonus nuo aplinkos šviesos, pvz., saulės šviesos, turės svarbių pasekmių nuotoliniam stebėjimui esant prastam apšvietimui.