Sztuczna Inteligencja Wykorzystywana Do Identycfikacji Źródeł Światła Z Zdecydowanie Mniejszą Liczbą Pomiarów

Grupa badaczy wykorzystała sztuczną inteligencję (AI), aby zidentyfikować źródła światła. Nowa metoda wymaga dramatycznie mniejszej liczby pomiarów niż tradycyjnie wymagane.

Wiele technologii fotonicznych, w tym lidar, teledetekcja i mikroskopia, jest rozwijanych częściowo poprzez identyfikację źródeł światła. Niektóre z tych źródeł obejmują światło słoneczne, promieniowanie laserowe i fluorescencję cząsteczek. Ich identyfikacja zwykle wymaga milionów pomiarów, co jest szczególnie prawdziwe w środowiskach o niskim poziomie światła, co utrudnia wdrożenie technologii fotonicznych kwantowych.

Praca została opublikowana w Applied Physics Reviews, wydawnictwie AIP Publishing. Jest zatytułowana „Identyfikacja źródeł światła przy użyciu uczenia maszynowego.”

Sztuczny Neuron

Omar Magana-Loaiza jest autorem artykułu.

“Wytrenowaliśmy sztuczny neuron z fluktuacjami statystycznymi, które charakteryzują światło spójne i termiczne”, powiedział Magana-Loaiza.

Sztuczny neuron został najpierw wytrenowany ze źródłami światła, co pozwoliło mu rozpoznać pewne cechy związane z konkretnymi typami światła.

Chenglong You jest współpracownikiem i współautorem artykułu.

“Jeden neuron jest wystarczający, aby dramatycznie zmniejszyć liczbę pomiarów potrzebnych do identyfikacji źródła światła z milionów do mniej niż sto”, powiedział You.

Zastosowania i Korzyści

Ponieważ jest znacznie mniej pomiarów wymaganych do identyfikacji źródeł światła, można to zrobić znacznie szybciej. Oprócz szybkości, można również ograniczyć uszkodzenia światłem. Na przykład, uszkodzenia światłem mogą być ograniczone w mikroskopii, ponieważ próbka nie musi być oświetlona tak bardzo, jak w przypadku, gdy wymagane są wiele pomiarów.

Roberto de J. León-Montiel jest kolejnym współautorem artykułu.

“Jeśli przeprowadzałbyś eksperyment obrazowy z delikatnymi złożonymi cząsteczkami fluorescencyjnymi, na przykład, mógłbyś zmniejszyć czas, w którym próbka jest narażona na światło i zminimalizować wszelkie uszkodzenia fotochemiczne”, powiedział León-Montiel.

Inną dziedziną, która skorzysta na tej technologii, jest kryptografia, gdzie często wymagane są miliony pomiarów do wygenerowania kluczy do szyfrowania wiadomości lub e-maili.

“Moglibyśmy przyspieszyć generowanie kluczy kwantowych do szyfrowania przy użyciu podobnego neuronu”, powiedział Magana-Loaiza.

Światło laserowe, które jest ważne w teledetekcji, również może skorzystać. Można byłoby opracować nową rodzinę inteligentnych systemów lidar, które są w stanie identyfikować przechwycone lub zmodyfikowane dane odbite od odległego obiektu. Lidar jest metodą teledetekcji, która oświetla cel laserem. Następnie mierzy odbite światło za pomocą czujnika w celu pomiaru odległości do celu.

“Prawdopodobieństwo zakłócenia inteligentnego systemu lidar kwantowego będzie dramatycznie zmniejszone dzięki naszej technologii”, kontynuował Magana-Loaiza. Ponadto, możliwość dyskryminacji fotonów lidar od światła środowiskowego, takiego jak światło słoneczne, będzie miało istotne implikacje dla teledetekcji w warunkach niskiego poziomu światła.