Нейросеть, способную предсказывать эффективность материалов для фотонных технологий, создали в нижегородском Университете Лобачевского (ННГУ). Эта модель может оценивать уровень так называемой топологической защиты фотонных кристаллов с точностью более 90%, предоставляя новые возможности для развития и увеличения производительности вычислительных систем, сообщили ТАСС в пресс-службе вуза.

«По словам разработчиков, передача информации с помощью частиц света (фотонов) позволяет повысить дальность передачи сигнала, а сами устройства сделать более компактными. Реализовать потенциал таких фотонных технологий возможно с помощью современных методов управления оптическим излучением. Контролировать и направлять фотоны позволяют решетки из световодов – фотонные кристаллы. Но свет может рассеиваться на дефектах, которые часто возникают при изготовлении образцов. Это приводит к искажению сигналов и потере информации. Чтобы защитить кристалл от негативных эффектов, используют топологические системы с особой структурой», – говорится в сообщении.

Автор исследования, заведующий научно-исследовательской лабораторией «Искусственный интеллект и обработка больших массивов данных» Института информационных технологий, математики и механики (ИИТММ) ННГУ Лев Смирнов объяснил, что от сильного рассеяния свет в фотонной системе способна защитить особая симметрия решетки. При этом информация передается вдоль выделенных границ с помощью так называемых краевых состояний света.

«На основе данных о том, как излучение проходит сквозь фотонные кристаллы, мы обучили нейросеть анализировать структурные особенности образца и предсказывать его способность поддерживать краевые состояния», – приводятся в сообщении слова Смирнова.

До сих пор для определения защищенности кристалла от рассеивания света требовались дополнительные эксперименты, измерения и математические расчеты. Новый подход позволяет делать заключение по однократному замеру базового параметра интенсивности сигнала на выходе из решетки.

Чтобы определить топологические свойства оптического элемента с помощью созданной нейросети, экспериментаторам и инженерам достаточно измерить интенсивность сигнала в центральной области образца и загрузить эти данные в обученную модель, добавила сотрудник научно-исследовательской лаборатории Екатерина Смолина.

По ее словам, данный метод значительно экономит время и упрощает вычисления, а такая оптимизация особенно актуальна сегодня, когда фотонные элементы интегрируются в классическую и квантовую электронику. В будущем они могут служить компонентной базой фотонных компьютеров.

Молодежная научно-исследовательская лаборатория «Искусственный интеллект и обработка больших массивов данных» ИИТММ Университета Лобачевского была создана при поддержке Министерства науки и высшего образования РФ по нацпроекту «Наука и университеты».