AI가 가능하게 하다광전자 부품레이저 통신으로
광전자 부품 제조 분야에서도 인공 지능이 널리 사용되고 있으며 여기에는 광전자 부품의 구조 최적화 설계 등이 포함됩니다.레이저성능 제어 및 관련 정확한 특성 분석 및 예측. 예를 들어, 광전자 부품 설계는 최적의 설계 매개변수를 찾기 위해 많은 시간이 소요되는 시뮬레이션 작업이 필요하며, 설계 주기가 길고 설계 난이도가 높습니다. 이러한 상황에서 인공지능 알고리즘을 사용하면 소자 설계 과정에서 시뮬레이션 시간을 크게 단축하고 설계 효율성과 소자 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2023년, Pu 등은 순환 신경망을 이용한 펨토초 모드 잠금 광섬유 레이저 모델링 방안을 제안했습니다. 또한, 인공지능 기술은 광전자 부품의 성능 매개변수 제어를 지원하고, 기계 학습 알고리즘을 통해 출력 전력, 파장, 펄스 형상, 빔 강도, 위상 및 편광의 성능을 최적화하며, 광학 미세 조작, 레이저 미세 가공, 우주 광통신 분야에서 첨단 광전자 부품의 응용을 촉진할 수 있습니다.
인공지능 기술은 광전자 부품의 정확한 특성 분석 및 성능 예측에도 적용됩니다. 부품의 동작 특성을 분석하고 방대한 데이터를 학습함으로써 다양한 조건에서 광전자 부품의 성능 변화를 예측할 수 있습니다. 이 기술은 광전자 부품 구현에 매우 중요합니다. 모드 잠금 광섬유 레이저의 복굴절 특성은 머신 러닝과 수치 시뮬레이션을 통한 희소 표현을 기반으로 특성화됩니다. 희소 탐색 알고리즘을 적용하여 테스트함으로써,파이버 레이저분류되고 시스템이 조정됩니다.
분야에서레이저 통신인공지능 기술은 주로 지능형 조절 기술, 네트워크 관리, 빔 제어를 포함합니다. 지능형 제어 기술 측면에서는 지능형 알고리즘을 통해 레이저 성능을 최적화하고, 레이저 통신 링크를 최적화하여 출력 전력, 파장, 펄스 형태 등을 조정할 수 있습니다.레이저최적의 전송 경로를 선택하고 선택함으로써 레이저 통신의 신뢰성과 안정성을 크게 향상시킵니다. 네트워크 관리 측면에서는 인공지능 알고리즘을 통해 데이터 전송 효율과 네트워크 안정성을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 네트워크 트래픽 및 사용 패턴을 분석하여 네트워크 혼잡 문제를 예측하고 관리할 수 있습니다. 또한, 인공지능 기술은 자원 할당, 라우팅, 장애 감지 및 복구와 같은 중요한 작업을 수행하여 효율적인 네트워크 운영 및 관리를 달성하고 더욱 안정적인 통신 서비스를 제공할 수 있습니다. 빔 지능형 제어 측면에서도 인공지능 기술은 위성 레이저 통신에서 지구 곡률 변화 및 대기 교란의 영향에 적응하도록 빔의 방향과 모양을 조정하는 등 빔의 정확한 제어를 달성하여 통신의 안정성과 신뢰성을 보장합니다.
게시 시간: 2024년 6월 18일