AI를 활성화합니다광전자 구성 요소레이저 커뮤니케이션에
광전자 구성 요소 제조 분야에서 인공 지능도 다음을 포함하여 널리 사용됩니다.레이저, 성능 제어 및 관련 정확한 특성 및 예측. 예를 들어, 광전자 구성 요소의 설계에는 최적의 설계 매개 변수를 찾기 위해 많은 시간 소모적 인 시뮬레이션 작업이 필요하며 설계주기가 길고 설계 난이도가 더 크며 인공 지능 알고리즘의 사용은 장치 설계 프로세스 중에 시뮬레이션 시간을 크게 단축 할 수 있으며, 설계 효율성 및 장치 성능을 향상시킬 수 있습니다. 재발 성 신경망을 사용하여 펨토초 모드 잠금 섬유 레이저의 모델링 방식을 제안했습니다. 또한 인공 지능 기술은 광전자 구성 요소의 성능 매개 변수 제어를 조절하고, 출력 전력, 파장, 펄스 형태, 빔 강도, 빔 강도, 위상 및 편광의 성능을 기계 학습 알고리즘을 통해 최적화하고, 광학 마이크로 마이크로 뮬레이션, 라저 및 광학적 커뮤니케이션의 고급 광전자 구성 요소의 적용을 촉진합니다.
인공 지능 기술은 또한 광전자 구성 요소의 정확한 특성화 및 예측에 적용됩니다. 구성 요소의 작업 특성을 분석하고 많은 양의 데이터를 학습함으로써 광전자 구성 요소의 성능 변경은 다른 조건에서 예측 될 수 있습니다. 이 기술은 광전자 구성 요소를 활성화시키는 데 큰 의미가 있습니다. 모드 로킹 된 섬유 레이저의 복굴절 특성은 수치 시뮬레이션에서 기계 학습 및 드문 표현에 기초하여 특징 지어집니다. 테스트를 위해 희소 검색 알고리즘을 적용함으로써섬유 레이저분류되고 시스템이 조정됩니다.
현장에서레이저 통신, 인공 지능 기술에는 주로 지능형 규제 기술, 네트워크 관리 및 빔 제어가 포함됩니다. 지능형 제어 기술 측면에서, 레이저의 성능은 지능형 알고리즘을 통해 최적화 될 수 있으며, 출력 전력, 파장 및 펄스 형태 조정과 같은 레이저 통신 링크를 최적화 할 수 있습니다.레이스R 및 최적의 전송 경로를 선택하여 레이저 통신의 신뢰성과 안정성을 크게 향상시킵니다. 네트워크 관리 측면에서, 예를 들어 네트워크 트래픽 및 사용 패턴을 분석하여 네트워크 혼잡 문제를 예측하고 관리함으로써 인공 지능 알고리즘을 통해 데이터 전송 효율 및 네트워크 안정성을 개선 할 수 있습니다. 또한 인공 지능 기술은보다 신뢰할 수있는 커뮤니케이션 서비스를 제공하기 위해 효율적인 네트워크 운영 및 관리를 달성하기 위해 자원 할당, 라우팅, 결함 탐지 및 복구와 같은 중요한 작업을 수행 할 수 있습니다. 빔 지능형 제어 측면에서 인공 지능 기술은 위성 레이저 통신에서 빔의 방향과 모양을 조정하는 등 지구의 곡률과 대기 교란의 변화의 영향에 적응하여 통신의 안정성과 신뢰성을 보장하는 등 빔의 정확한 제어를 달성 할 수 있습니다.
시간 후 : June-18-2024