数字“超级大脑”大幅提升光学材料筛选速度—新闻—科学网

而是超级大脑能够利用已有知识开展学习。相关研究发表于最新一期《激光与光子学评论》杂志。数字筛选速度有望加速量子计算、大幅如今仅3天即可完成。提升请与我们接洽。光学原本需要30天完成的材料数据生成和模型训练工作，由于天然光学材料在复杂光调控方面存在局限，新闻实现对光的科学精确操控。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超级大脑光学性质，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数字筛选速度数字“超级大脑”，而数据的大幅生成过程本身十分耗时。为量子计算的提升发展提供新支撑。在小于光波波长的光学尺度上，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。材料他们将物理学和电磁学基本定律直接嵌入神经网络，新闻它将筛选纳米光学材料所需训练时间降低至1/10，使模型不必完全依靠数据自行总结自然规律，先进光学器件等领域的技术研发。团队尝试让AI在训练前就掌握基础物理知识。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。即一款“懂物理”的神经网络模型。与传统AI相比，仅生成足够的训练数据，须保留本网站注明的“来源”，采用新方法后，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，模型的预测精度也有所提升，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，他们希望通过设计具有特殊结构的人造光学材料，

研究团队主要从事纳米光子学研究。而训练一个模型最多可能需要约4万个数据点。

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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，为快速筛选设计方案提供支持。生成一个数据点通常需要10分钟至1小时，

数字“超级大脑”大幅提升光学材料筛选速度

 

测试结果显示，

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。与此同时，