Yapay Zeka Ile Işık Kaynaklarını Daha Az Ölçümle Tanımlama

Araştırmacılar, ışık kaynaklarını tanımlamak için yapay zeka (AI) kullandı. Yeni yöntem, geleneksel olarak gerekli olan ölçümlerden çok daha az ölçüme ihtiyaç duyuyor.

Lidar, uzaktan algılama ve mikroskopi gibi birçok fotanik teknoloji, kısmen ışık kaynaklarını tanımlayarak geliştirilir. Bu kaynaklar arasında güneş ışığı, lazer radyasyonu ve molekül floresansı bulunur. Normalde bunları tanımlamak için milyonlarca ölçüme ihtiyaç duyulur, özellikle düşük ışık ortamlarında, bu da kuantum fotanik teknolojilerini uygulamayı çok zorlaştırır.

Çalışma, AIP Publishing’den Applied Physics Reviews‘de yayımlandı. “Işık Kaynaklarının Makine Öğrenimi Kullanılarak Tanımlanması” başlığını taşır.

Yapay Sinir Hücresi

Omar Magana-Loaiza makalenin yazarlarından biri.

“Yapay bir sinir hücresini, koherent ve termal ışığın karakteristik istatistiksel dalgalanmalarıyla eğittik” dedi Magana-Loaiza.

Yapay sinir hücresi önce ışık kaynaklarıyla eğitildi, bu da belirli ışık türleriyle ilişkili belirli özellikleri tanımlamasını sağladı.

Chenglong You, makalenin ortak yazarlarından biri.

“Tek bir nöron, bir ışık kaynağını tanımlamak için gereken ölçümleri milyonlardan yüzlerin altına dramatic olarak azaltmaya yetiyor” dedi You.

Uygulamalar ve Yararları

Işık kaynaklarını tanımlamak için gereken ölçümler bu kadar azaldığından, bu işlemin çok daha hızlı yapılması mümkün oluyor. Ayrıca, ışık hasarının azaltılması da mümkün. Örneğin, mikroskopi sırasında, örnek çok fazla aydınlatılmasına gerek kalmaz, bu da fotodamage’i sınırlar.

Roberto de J. León-Montiel, makalenin başka bir ortak yazarı.

“Örneğin, bir görüntüleme deneyinde, hassas floresan moleküler komplekslerle çalışıyorsanız, örneğin, örneği ışığa maruz bırakma süresini azaltabilir ve fotodamage’i en aza indirebilirsiniz” dedi León-Montiel.

Bu teknolojinin yararlanacağı başka bir alan da kriptografi, burada milyonlarca ölçüme ihtiyaç duyulur. Mesajları veya e-postaları şifrelemek için kullanılan anahtarları üretmek için benzer bir nöron hızlandırılabilir.

“Benzer bir nöron kullanarak, şifreleme için kuantum anahtarlarının üretimini hızlandırabiliriz” dedi Magana-Loaiza.

Uzaktan algılamada önemli olan lazer ışığı da yararlanabilir. Akıllı kuantum lidar sistemleri ailesi geliştirilebilir, bunlar uzaktaki bir nesnenin yansıttığı veri ile karışan veya değiştirilen verileri tanımlayabilir. Lidar, bir hedefi lazer ışığıyla aydınlatan ve sonra bir sensörle yansıyan ışığı ölçen bir uzaktan algılama yöntemidir.

“Akıllı kuantum lidar sistemlerinin bozulma olasılığı, teknolojimizle dramatic olarak azaltılabilir” diye devam etti Magana-Loaiza. Ayrıca, lidar fotonlarını güneş ışığı gibi çevresel ışıklardan ayırt etme olanağı, düşük ışık seviyelerinde uzaktan algılamada önemli sonuçlar doğuracaktır.