Inteligența Artificială Utilizată pentru Identificarea Surselor de Lumină cu Mult Mai Puține Măsurători

Un grup de cercetători a utilizat inteligența artificială (IA) pentru a identifica surse de lumină. Noua metodă necesită cu mult mai puține măsurători decât cele tradiționale.

Multe tehnologii fotice, inclusiv lidar, teledetecție și microscopie, sunt dezvoltate în parte prin identificarea surselor de lumină. Unele dintre aceste surse includ lumina soarelui, radiația laser și fluorescența moleculelor. Identificarea lor necesită de obicei milioane de măsurători, ceea ce este mai ales adevărat în medii cu lumină scăzută, făcând foarte dificilă implementarea tehnologiilor fotice cuantice.

Lucrarea a fost publicată în Applied Physics Reviews, de la AIP Publishing. Este intitulată „Identificarea surselor de lumină utilizând învățarea automată.”

Neuron Artificial

Omar Magana-Loaiza este autor al lucrării.

“Am antrenat un neuron artificial cu fluctuațiile statistice care caracterizează lumina coerentă și termică,” a spus Magana-Loaiza.

Neuronul artificial a fost mai întâi antrenat cu surse de lumină, ceea ce a condus la capacitatea sa de a identifica anumite caracteristici asociate cu tipuri specifice de lumină.

Chenglong You este un cercetător și coautor al lucrării.

“Un singur neuron este suficient pentru a reduce dramatic numărul de măsurători necesare pentru a identifica o sursă de lumină de la milioane la mai puțin de o sută,” a spus You.

Aplikații și Beneficii

Deoarece sunt necesare atât de puține măsurători pentru a identifica sursele de lumină, acest proces poate fi realizat mult mai rapid. Pe lângă faptul că este mai rapid, poate exista și o reducere a deteriorării cauzate de lumină. De exemplu, deteriorarea cauzată de lumină poate fi limitată în microscopie, deoarece proba nu trebuie să fie iluminată atât de mult ca atunci când sunt necesare multe măsurători.

Roberto de J. León-Montiel este un alt coautor al lucrării.

“Dacă ați face un experiment de imagistică cu complexe moleculare fluorescente delicate, de exemplu, ați putea reduce timpul în care proba este expusă la lumină și minimiza orice deteriorare fotonică,” a spus León-Montiel.

O altă zonă care va beneficia de această tehnologie este criptografia, unde adesea sunt necesare milioane de măsurători pentru a genera chei pentru criptarea mesajelor sau e-mailurilor.

“Am putea accelera generarea cheilor cuantice pentru criptare utilizând un neuron similar,” a spus Magana-Loaiza.

Lumina laser, care este importantă în teledetecție, ar putea beneficia de asemenea. O nouă familie de sisteme lidar inteligente ar putea fi dezvoltată, capabilă să identifice datele interceptate sau modificate care sunt reflectate de la un obiect îndepărtat. Lidarul este o metodă de teledetecție care iluminează o țintă cu lumină laser și măsoară lumina reflectată cu un senzor pentru a măsura distanța până la țintă.

“Probabilitatea de a perturba un sistem lidar cuantic inteligent va fi redusă dramatic cu tehnologia noastră,” a continuat Magana-Loaiza. În plus, posibilitatea de a discrimina fotoni lidar de lumina ambientală, cum ar fi lumina soarelui, va avea implicații importante pentru teledetecția la niveluri scăzute de lumină.