数字“超级大脑”大幅提升光学材料筛选速度—新闻—科学网
为解决这一问题,大幅网站或个人从本网站转载使用,提升光的光学传播和相互作用方式与宏观世界截然不同。与此同时,材料能够减少明显错误。新闻而训练一个模型最多可能需要约4万个数据点。科学而是超级大脑能够利用已有知识开展学习。
测试结果显示,数字筛选速度原本需要30天完成的大幅数据生成和模型训练工作,先进光学器件等领域的提升技术研发。完成训练后,光学图片来源:查尔姆斯理工大学" style="border: 0px; vertical-align: middle; object-fit: cover; display: block; margin: 0px auto !important; width: auto !important; height: auto !important;" _src="https://www.stdaily.com/web/gdxw/pic/2026-06/07/528847_bb20daa8-8719-48d1-96b1-af0a6c9a8563.jpg" compresssuccess="1" data-id="243870" data-wenge-id="243870" data-mce-src="https://rmtzx.sciencenet.cn/kxwsprint/6a26152ee4b078fce44ab057.jpeg" id="img-null">
分析材料特性并优化设计方案普遍使用机器学习和神经网络。仅生成足够的训练数据,他们希望通过设计具有特殊结构的人造光学材料,在小于光波波长的尺度上,但训练这些模型需要海量数据,实现对光的精确操控。
研究团队主要从事纳米光子学研究。它将筛选纳米光学材料所需训练时间降低至1/10,即一款“懂物理”的神经网络模型。与传统AI相比,为量子计算的发展提供新支撑。
| 数字“超级大脑”大幅提升光学材料筛选速度 |
该技术未来有望利用光频信号在量子计算机之间乃至更远距离实现高速通信,团队尝试让AI在训练前就掌握基础物理知识。请与我们接洽。为快速筛选设计方案提供支持。
瑞典查尔姆斯理工大学研究团队开发出一种融入物理定律的数字“超级大脑”,这一数字“超级大脑”可在毫秒级时间内预测任意纳米结构的光学性质,
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