AI дозволяєоптико-електронні компонентидо лазерного зв'язку
У сфері виробництва оптоелектронних компонентів штучний інтелект також широко використовується, включаючи: структурну оптимізацію дизайну оптоелектронних компонентів, таких яклазери, контроль продуктивності та відповідне точне визначення характеристик і прогнозування. Наприклад, проектування оптоелектронних компонентів вимагає великої кількості трудомістких операцій моделювання для пошуку оптимальних параметрів проектування, цикл проектування тривалий, складність проектування більша, а використання алгоритмів штучного інтелекту може значно скоротити час моделювання під час процесу проектування пристрою покращити ефективність дизайну та продуктивність пристрою, 2023, Pu та ін. запропонував схему моделювання фемтосекундних волоконних лазерів із синхронізацією мод із використанням рекурентних нейронних мереж. Крім того, технологія штучного інтелекту також може допомогти регулювати контроль параметрів продуктивності оптоелектронних компонентів, оптимізувати вихідну потужність, довжину хвилі, форму імпульсу, інтенсивність променя, фазу та поляризацію за допомогою алгоритмів машинного навчання та сприяти застосуванню передових оптоелектронних компонентів у галузі оптичної мікроманіпуляції, лазерної мікрообробки та космічного оптичного зв'язку.
Технологія штучного інтелекту також застосовується для точного визначення характеристик і прогнозування продуктивності оптоелектронних компонентів. Аналізуючи робочі характеристики компонентів і вивчаючи велику кількість даних, можна передбачити зміни продуктивності оптоелектронних компонентів за різних умов. Ця технологія має велике значення для застосування активних оптоелектронних компонентів. Характеристики подвійного променезаломлення волоконних лазерів із синхронізацією мод характеризуються на основі машинного навчання та розрідженого представлення в чисельному моделюванні. Застосовуючи алгоритм розрідженого пошуку для перевірки характеристик подвійного променезаломленняволоконних лазерівкласифікуються і система налагоджується.
В області слазерний зв'язок, технологія штучного інтелекту в основному включає технологію інтелектуального регулювання, управління мережею та управління променем. З точки зору технології інтелектуального керування, продуктивність лазера можна оптимізувати за допомогою інтелектуальних алгоритмів, а канал зв’язку лазера можна оптимізувати, наприклад регулюючи вихідну потужність, довжину хвилі та форму імпульсу.лазерr і вибір оптимального шляху передачі, що значно підвищує надійність і стабільність лазерного зв'язку. З точки зору управління мережею, ефективність передачі даних і стабільність мережі можна покращити за допомогою алгоритмів штучного інтелекту, наприклад, шляхом аналізу мережевого трафіку та шаблонів використання для прогнозування та керування проблемами перевантаження мережі; Крім того, технологія штучного інтелекту може виконувати важливі завдання, такі як розподіл ресурсів, маршрутизація, виявлення несправностей і відновлення, щоб досягти ефективної роботи мережі та управління цією метою, щоб забезпечити більш надійні послуги зв’язку. З точки зору інтелектуального керування променем, технологія штучного інтелекту також може досягти точного керування променем, наприклад допомагати регулювати напрямок і форму променя в супутниковому лазерному зв’язку, щоб адаптуватися до впливу змін у кривизні землі та атмосфери. завад, щоб забезпечити стабільність і надійність зв'язку.
Час публікації: 18 червня 2024 р