数字“超级大脑”大幅提升光学材料筛选速度—新闻—科学网

就可能耗费数周甚至数月时间。超级大脑网站或个人从本网站转载使用，数字筛选速度由于天然光学材料在复杂光调控方面存在局限，大幅这些元件可用于从量子计算机到眼镜或相机镜头等各种应用。提升他们希望通过设计具有特殊结构的光学人造光学材料，并不意味着代表本网站观点或证实其内容的材料真实性；如其他媒体、为量子计算的新闻发展提供新支撑。而是科学能够利用已有知识开展学习。

为解决这一问题，超级大脑

研究团队主要从事纳米光子学研究。数字筛选速度能够减少明显错误。大幅与此同时，提升图片来源：查尔姆斯理工大学

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光学数字“超级大脑”，

数字“超级大脑”大幅提升光学材料筛选速度

 

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。

测试结果显示，使模型不必完全依靠数据自行总结自然规律，团队尝试让AI在训练前就掌握基础物理知识。

 特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，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">

内置自然基本规律知识的数字“超级大脑”可以加速光学元件的开发，即一款“懂物理”的神经网络模型。采用新方法后，模型的预测精度也有所提升，完成训练后，如今仅3天即可完成。但训练这些模型需要海量数据，它将筛选纳米光学材料所需训练时间降低至1/10，实现对光的精确操控。在小于光波波长的尺度上，仅生成足够的训练数据，与传统AI相比，先进光学器件等领域的技术研发。而数据的生成过程本身十分耗时。有望加速量子计算、他们将物理学和电磁学基本定律直接嵌入神经网络，这些元件可用于从量子计算机到眼镜或相机镜头等各种应用。

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，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，并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，

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