Штучний інтелект використовується для ідентифікації джерел світла з значно меншою кількістю вимірювань

Група дослідників використала штучний інтелект (AI) для ідентифікації джерел світла. Новий метод вимагає значно менше вимірювань, ніж традиційно необхідне.

Багато фотонних технологій, включаючи лідар, дистанційне зондування та мікроскопію, розробляються частково шляхом ідентифікації джерел світла. Деякі з цих джерел включають сонячне світло, лазерне випромінювання та флуоресценцію молекул. Ідентифікація їх зазвичай вимагає мільйонів вимірювань, що особливо вірно в умовах низького освітлення, що робить його дуже важким для реалізації квантових фотонних технологій.

Робота була опублікована в Applied Physics Reviews, від AIP Publishing. Вона називається “Ідентифікація джерел світла за допомогою машинного навчання.”

Штучний нейрон

Омар Магана-Лоайса є автором статті.

“Ми тренували штучний нейрон зі статистичними коливаннями, які характеризують когерентне та термічне світло”, – сказав Магана-Лоайса.

Штучний нейрон спочатку був тренований з джерелами світла, що призвело до того, що він став здатний ідентифікувати певні особливості, пов’язані з конкретними типами світла.

Чженлонг Ю є співробітником-дослідником і співавтором статті.

“Один нейрон достатньо, щоб суттєво зменшити кількість вимірювань, необхідних для ідентифікації джерела світла з мільйонів до менш ніж сотні”, – сказав Ю.

Застосування та переваги

Оскільки для ідентифікації джерел світла потрібно значно менше вимірювань, це можна зробити набагато швидше. Окрім того, що це швидше, можна зменшити пошкодження світлом. Наприклад, пошкодження світлом можна обмежити в мікроскопії, оскільки зразок не потрібно освітлювати так сильно, як при багатьох вимірюваннях.

Роберто де Х. Леон-Монт’єль є ще одним співавтором статті.

“Якщо ви проводили експеримент з зображенням з делікатними флуоресцентними молекулярними комплексами, наприклад, ви могли б зменшити час, протягом якого зразок піддається дії світла, та мінімізувати будь-яке фотопошкодження”, – сказав Леон-Монт’єль.

Інша область, яка буде користуватися цією технологією, – це криптографія, де часто потрібні мільйони вимірювань для генерації ключів для шифрування повідомлень або електронної пошти.

“Ми могли б прискорити генерацію квантових ключів для шифрування за допомогою подібного нейрону”, – сказав Магана-Лоайса.

Лазерне світло, яке важливе в дистанційному зондуванні, також може виграти. Можна розробити нову сім’ю розумних систем лідар, здатних ідентифікувати перехоплені або змінені дані, що відбиваються від віддаленого об’єкта. Лідар – це метод дистанційного зондування, який освітлює ціль лазерним світлом, а потім вимірює відбите світло за допомогою датчика для вимірювання відстані до цілі.

“Ймовірність порушення роботи розумної квантової системи лідар буде суттєво зменшена завдяки нашій технології”, – продовжував Магана-Лоайса. Крім того, можливість розрізняти фотони лідар від навколишнього світла, такого як сонячне світло, матиме важливі наслідки для дистанційного зондування на низьких рівнях освітлення.