Искусственный интеллект используется для идентификации источников света с гораздо меньшим количеством измерений

Группа исследователей использовала искусственный интеллект (ИИ) для идентификации источников света. Новый метод требует значительно меньшего количества измерений, чем требуется традиционно.

Многие фотонные технологии, включая лидар, дистанционное зондирование и микроскопию, частично разрабатываются путем идентификации источников света. Некоторые из этих источников включают солнечный свет, лазерное излучение и флуоресценцию молекул. Для их идентификации обычно требуются миллионы измерений, что особенно актуально в условиях низкой освещенности, что чрезвычайно затрудняет внедрение квантово-фотонных технологий. 

Работа была опубликована в Обзоры прикладной физики, из издательства AIP. Он называется «Идентификация источников света с помощью машинного обучения".

Искусственный нейрон

Омар Магана-Лоайза является автором статьи.

«Мы обучили искусственный нейрон статистическим флуктуациям, которые характеризуют когерентный и тепловой свет», — сказал Магана-Лоайза.

Искусственный нейрон сначала обучали источникам света, что привело к тому, что он смог идентифицировать определенные особенности, связанные с определенными типами света. 

Чэнлун Ю — научный сотрудник и соавтор статьи. 

«Одного нейрона достаточно, чтобы резко сократить количество измерений, необходимых для идентификации источника света, с миллионов до менее сотни», — сказал Ю.

Приложения и преимущества

Поскольку для идентификации источников света требуется меньше измерений, это можно сделать намного быстрее. Помимо того, что он быстрее, может быть уменьшен легкий урон. Например, световое повреждение может быть ограничено в микроскопии, поскольку образец не нужно освещать так сильно, как при проведении многих измерений. 

Роберто де Х. Леон-Монтьель — еще один соавтор статьи. 

«Если бы вы проводили эксперимент с визуализацией, например, с тонкими флуоресцентными молекулярными комплексами, вы могли бы сократить время, в течение которого образец подвергается воздействию света, и свести к минимуму любое фотоповреждение», — сказал Леон-Монтьель.

Еще одной областью, которая выиграет от этой технологии, является криптография, где часто требуются миллионы измерений для генерации ключей для шифрования. сообщения или электронные письма. 

«Мы могли бы ускорить генерацию квантовых ключей для шифрования, используя аналогичный нейрон», — сказал Магана-Лоайза.

Лазерный свет, который важен для дистанционного зондирования, также может принести пользу. Может быть разработано новое семейство интеллектуальных лидарных систем, способных идентифицировать перехваченные или измененные данные, отраженные от удаленного объекта. Лидар — это метод дистанционного зондирования, который освещает цель лазерным светом. Затем он измеряет отраженный свет с помощью датчика, чтобы измерить расстояние до цели. 

«Вероятность глушения интеллектуальной системы квантового лидара будет значительно снижена с нашей технологией», — продолжил Магана-Лоайза. Кроме того, возможность отличать фотоны лидара от окружающего света, такого как солнечный свет, будет иметь важное значение для дистанционного зондирования при низких уровнях освещенности.