我們(men) 許多人都知道，人臉識別指利用分析比較人臉視覺特征信息進行身份鑒別的計算機技術，它集成了人工智能、機器識別、機器學習(xi) 、模型理論、專(zhuan) 家係統、視頻圖像處理等多種技術，廣泛應用於(yu) 許多領域。

現在，科學家應用人工智能技術如識別人臉細微差別一樣，成功、快速地識別了不同的激光脈衝(chong) 傳(chuan) 播，該研究結果發表在著名的《自然-機器智能》雜誌上。

有人可能會(hui) 問，為(wei) 什麽(me) 需要識別不同的激光脈衝(chong) 傳(chuan) 播？這是因為(wei) 可以通過人工智能來預測超短光脈衝(chong) 與(yu) 物質相互作用時發生的光學非線性超快動力學。這種新穎的解決(jue) 方案可用於(yu) 高效、快速的數值建模，例如在成像、製造和醫療手術中，其中脈衝(chong) 特性會(hui) 受到目標環境的幹擾。這一新發現的解決(jue) 方案可以簡化基礎研究中的設計實驗，並將算法嵌入下一代激光係統中，以確保實時優(you) 化。

非線性超快光物質相互作用是科學家數十年來一直難以理解的東(dong) 西。這一研究領域在許多研究領域中至關(guan) 重要，從(cong) 在藥物開發中使用光譜工具到技術材料的精密加工，從(cong) 遙感到高分辨率成像等。

可以訓練神經網絡來識別模式

當高功率超短光脈衝(chong) 與(yu) 玻璃光纖相互作用時，會(hui) 發生一係列高度非線性的相互作用，從(cong) 而導致注入光的時間和光譜顏色特性發生複雜變化。到目前為(wei) 止，對這些非線性和多維相互作用的研究都基於(yu) 非線性薛定諤方程，這是一種緩慢且計算量大的方法，極大地限製了使用數字技術實時設計或優(you) 化實驗的能力。

論文研究主導、芬蘭(lan) 國家光電研究與(yu) 創新旗艦機構主任、Gory Genty教授說。“現在已經通過使用人工智能解決(jue) 了這個(ge) 問題。我們(men) 的團隊已經能夠訓練神經網絡來識別這種複雜演化過程中固有的模式。重要的是，一旦經過訓練，該網絡還能夠預測先前未知的非線性演化過程情景，並且基本上可以瞬間完成。”

在該研究中，研究人員僅(jin) 使用輸入脈衝(chong) 強度分布圖，就使用遞歸神經網絡來建模和預測光纖中的複雜非線性傳(chuan) 播，從(cong) 而提出該問題的解決(jue) 方案。

這項研究使用一種稱為(wei) “遞歸神經網絡”的架構，該架構具有內(nei) 部存儲(chu) 器。這樣的網絡不僅(jin) 可以識別與(yu) 非線性動力學相關(guan) 的特定模式，而且還可以了解這種模式在擴展的距離內(nei) 在時域和頻譜域中如何演化。

神經網絡可以預測毫秒級的演變，這種新穎的解決(jue) 方案將導致對非線性影響傳(chuan) 播的所有係統進行更高效、更快速的數值建模，從(cong) 而改善用於(yu) 電信、製造和成像的設備的設計。

光學中的新應用

該研究報告了兩(liang) 個(ge) 對光學非常感興(xing) 趣的案例：極端脈衝(chong) 壓縮和超寬帶激光源開發。Genty解釋說：“使用帶有內(nei) 部存儲(chu) 器的神經網絡的方法使我們(men) 可以繞過解決(jue) 底層數學模型的傳(chuan) 統方法，這非常耗時，有時需要禁止的存儲(chu) 器資源。”

超短脈衝(chong) 在光纖中的傳(chuan) 播在光源和光子技術的發展中起著核心作用，其應用範圍從(cong) 光物質相互作用的基礎研究到高分辨率的成像和遙感。但是，短脈衝(chong) 動力學是高度非線性的，並且出於(yu) 應用目的優(you) 化脈衝(chong) 傳(chuan) 播需要大量且計算量大的數值模擬。這在實時設計和優(you) 化實驗中造成了嚴(yan) 重的瓶頸。

研究重點介紹了脈衝(chong) 壓縮和超寬帶超連續譜生成中的特定示例，並將神經網絡預測與(yu) 實驗數據進行了比較，展示如何將該方法推廣到更廣泛的輸入條件和光纖係統（包括多模傳(chuan) 播）的其他傳(chuan) 播場景中。這些結果為(wei) 非線性係統的建模、未來的光子技術的發展，以及在玻色-愛因斯坦凝聚物，等離子體(ti) 物理學和流體(ti) 力學研究中的物理學領域提供了新的視角。

隨著機器學習(xi) 應用在所有科學領域的快速發展，預計神經網絡將很快成為(wei) 分析複雜非線性動力學、優(you) 化寬帶源和頻率梳的產(chan) 生、以及超快光學實驗中，設計重要和標準的工具。

參考：https://www.nature.com/articles/s42256-021-00297-z