AI를 사용하면 광전자 부품을 레이저 통신할 수 있습니다.

AI가 가능하게 한다광전자 부품레이저 통신에

광전자 부품 제조 분야에서는 다음과 같은 광전자 부품의 구조 최적화 설계를 포함하여 인공 지능도 널리 사용됩니다.레이저, 성능 제어 및 관련 정확한 특성화 및 예측. 예를 들어, 광전자 부품 설계에는 최적의 설계 매개변수를 찾기 위해 많은 시간이 소요되는 시뮬레이션 작업이 필요하고 설계 주기가 길고 설계 난이도가 더 높으며 인공 지능 알고리즘을 사용하면 시뮬레이션 시간을 크게 단축할 수 있습니다. 장치 설계 과정에서 설계 효율성과 장치 성능을 향상시킵니다(2023, Pu et al.). 순환 신경망을 사용하여 펨토초 모드 고정 광섬유 레이저의 모델링 방식을 제안했습니다. 또한 인공 지능 기술은 광전자 부품의 성능 매개변수 제어를 조절하고 기계 학습 알고리즘을 통해 출력 전력, 파장, 펄스 형태, 빔 강도, 위상 및 편광의 성능을 최적화하며 고급 광전자 부품의 적용을 촉진하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 광학 미세 조작, 레이저 미세 가공 및 공간 광통신 분야.

인공지능 기술은 광전자 부품의 성능을 정확하게 특성화하고 예측하는 데에도 적용됩니다. 부품의 작동 특성을 분석하고 대량의 데이터를 학습함으로써 다양한 조건에서 광전자 부품의 성능 변화를 예측할 수 있습니다. 이 기술은 광전자 부품 구현에 매우 중요한 의미를 갖습니다. 모드 고정 광섬유 레이저의 복굴절 특성은 수치 시뮬레이션의 기계 학습 및 희소 표현을 기반으로 특성화됩니다. 희소 탐색 알고리즘을 적용하여 복굴절 특성을 테스트하였다.섬유 레이저분류하고 시스템을 조정합니다.

분야에서는레이저 통신, 인공 지능 기술에는 주로 지능형 규제 기술, 네트워크 관리 및 빔 제어가 포함됩니다. 지능형 제어 기술 측면에서는 지능형 알고리즘을 통해 레이저의 성능을 최적화할 수 있으며, 출력 전력, 파장, 펄스 형태를 조정하는 등 레이저 통신 링크를 최적화할 수 있습니다.레이저r 및 최적의 전송 경로를 선택하여 레이저 통신의 신뢰성과 안정성을 크게 향상시킵니다. 네트워크 관리 측면에서는 인공지능 알고리즘을 통해 데이터 전송 효율성과 네트워크 안정성을 향상시킬 수 있다. 예를 들어, 네트워크 트래픽과 사용 패턴을 분석해 네트워크 혼잡 문제를 예측하고 관리한다. 또한 인공지능 기술은 자원 할당, 라우팅, 장애 감지 및 복구와 같은 중요한 작업을 수행하여 효율적인 네트워크 운영 및 관리를 달성함으로써 보다 안정적인 통신 서비스를 제공할 수 있습니다. 빔 지능형 제어 측면에서 인공지능 기술은 지구 및 대기 곡률 변화의 영향에 적응하기 위해 위성 레이저 통신에서 빔의 방향과 모양을 조정하는 데 도움을 주는 등 빔의 정확한 제어를 달성할 수도 있습니다. 교란, 통신의 안정성과 신뢰성을 보장합니다.