فن‌آوری‌های هوش مصنوعی

نتیجه گیری و چشم انداز

فن‌آوری‌های هوش مصنوعی در حال فراگیرتر شدن و گسترده‌تر شدن در طیف وسیعی از زمینه‌ها، از کاربردهای تجاری تا تحقیقات علمی پیشرفته هستند. از این نظر، فوتونیک جایگاه برجسته ای را اشغال می کند.

زمینه های تجربی متعددی ممکن است از قابلیت منحصر به فرد الگوریتم های مبتنی بر هوش مصنوعی برای تقریب روابط پیچیده بهره مند شوند. این واقعیت به محققان این امکان را می‌دهد تا با گنجاندن ابزارهای هوش مصنوعی مستقیماً در روال‌های آزمایشی، عملکرد را افزایش داده و پیچیدگی آزمایش‌ها را کاهش دهند. همچنین، مدل‌های ML ابزارهای جدید و قدرتمندی برای تجزیه و تحلیل داده‌ها ارائه می‌کنند که به لطف روش آموزشی، برای مشکل موجود طراحی شده‌اند و در بیشتر موارد منجر به نتایج بی‌سابقه‌ای می‌شوند. در این بررسی، ما مبانی نظری ML و DL را شرح دادیم و کاربرد آنها را در چندین زمینه فوتونیکی تجربی نشان دادیم.

در طیف‌سنجی، مدل‌های DL برای انجام نویز زدایی از ردیابی‌های طیفی، به‌عنوان مثال، برای حذف سیگنال‌های جعلی در اندازه‌گیری‌های منسجم طیف‌سنجی رامان یا برای حذف مدولاسیون فاز متقاطع در دینامیک پمپ-کاوشگر فوق‌سریع، و حذف نویز فضایی و طیفی داده‌های فراطیفی، استفاده شده‌اند. همانطور که در برنامه های تصویربرداری رامان منسجم ایجاد می شود. سایر مدل‌های DL برای شیمی‌سنجی هم در آزمایش‌های طیف‌سنجی و هم تصویربرداری به کار گرفته شده‌اند. از آنجایی که طیف‌سنجی استاندارد طلایی برای تعیین مشخصات مواد و بیومواد است، ادغام ابزارهای هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌تواند پذیرش تکنیک‌های طیف‌سنجی پیشرفته را در سطح صنعتی برای کاربردهای مختلف، مانند غربالگری دارو و کنترل کیفیت مواد، و نیز بهبود بخشد. برای تشخیص پزشکی و تحقیقات نجومی.

NN ها به ویژه برای کمک به شکل دهی جبهه موج نوری در هنگام برخورد با مسئله معکوس غیرخطی کنترل نور پس از انتشار در یک محیط انتشار موثر هستند. آنها نیاز به اطلاعات گسترده، مانند دامنه پیچیده میدان ها، و سیستم های آزمایشی پیچیده مورد نیاز با رویکردهای تحلیلی استاندارد بر اساس حل معادلات ماکسول را دور می زنند. به عنوان مثال، مدل‌های ML در تصویربرداری محاسباتی برای تقریب ماتریس انتقال از الگوهای لکه‌ای پس از یک پراکنده به تصویر یا رابطه بین الگوی روشنایی نشان‌داده‌شده در یک مدولاتور نور فضایی و توزیع شدت نور متناظر که توسط دوربین خوانده می‌شود، استفاده شده‌اند. در هولوگرافی دیجیتال برای بازیابی اطلاعات فاز از یک هولوگرام اندازه گیری شده واحد. زمانی که نور در MMF منتشر می‌شود، چارچوب مشابهی پیدا می‌شود، جایی که پراکندگی مدال جبهه موج نور منسجم منتشر شده در داخل فیبر را تحریف می‌کند. NN ها راه حل های معتبری را برای بازسازی رابطه غیرخطی بین ورودی و خروجی در MMF ها، انجام تشخیص شی و بازسازی طیفی، بازسازی ورودی با توجه به الگوی لکه ای در خروجی MMF و برای بازیابی اطلاعات در موقعیت های تجربی پر سر و صدا ارائه می دهند. از این نظر، تکنیک‌های شکل‌دهی جبهه موج مبتنی بر ML منبع ارزشمندی برای توموگرافی منسجم، سنجش نوری، و تصویربرداری فاز کمی در کاربردهای بیولوژیکی است که خواص مورفولوژیکی و مکانیکی را در سطح زیر سلولی مشتق می‌کنند.

راه‌حل‌های مبتنی بر NN نه تنها در تجزیه و تحلیل داده‌ها، بلکه در تنظیمات تجربی نیز با موفقیت به کار گرفته شده‌اند. ما استفاده از DL را برای تولید فرکانس‌های نوری جدید در MMF، برای تولید ابرپیوسته نور سفید و همچنین برای تولید و توصیف حالت‌های کوانتومی نور، بلوک‌های سازنده همه آزمایش‌های اطلاعات کوانتومی انجام‌شده با نور، توصیف کردیم. پیشرفت‌های بیشتر این رویکردها ممکن است کیفیت و قابلیت اطمینان راه‌اندازی‌های آزمایشی را به شیوه‌ای غیر ضروری بهبود بخشد. در فوتونیک کوانتومی، راه‌حل‌های جالب ارائه شده توسط ابزارهای هوش مصنوعی شامل دور زدن تخمین مدل‌های نظری برای کاربردهای سنجش و سنجش و مدل‌سازی حالت‌های کوانتومی در محیط‌های پر سر و صدا است، جایی که رویکردهای تحلیلی ممکن است از نظر محاسباتی بسیار سنگین باشند. با توجه به داده‌های کافی که رفتار سیستم را به شکل جفت ورودی-خروجی نشان می‌دهند، الگوریتم‌های ML و NN می‌توانند برای تقریب توصیف ناشناخته استفاده شوند.

در نهایت، محاسبات فوتونیک یک زمینه تحقیقاتی است که در آن دیدگاه مخالف رابطه بین فوتونیک و هوش مصنوعی در نظر گرفته شده است. از این نظر، دستگاه های فوتونیک قادر به ارائه پلت فرم های محاسباتی موثر انرژی هستند. فرصت‌های جدیدی ممکن است از این حوزه تحقیقاتی به‌ویژه با هدف ترکیب کامل الگوریتم‌های هوش مصنوعی در دستگاه‌هایی که قادر به پاسخ‌های آنی و دقیق هستند، پدید آید.

محاسبات فوتونیک

محاسبات فوتونیک

در بخش‌های فوق، کاربردهای هوش مصنوعی در زمینه اپتیک را به طور گسترده مورد بحث قرار داده‌ایم و توانایی آن را برای کمک به فوتونیک کلاسیک و کوانتومی در طیف گسترده‌ای از کاربردهای تجربی برجسته می‌کنیم. اخیراً، یک منطقه تحقیقاتی بزرگ و رو به رشد دیدگاه مخالف را بررسی کرده است، یعنی چگونگی توسعه پلتفرم‌های فوتونیکی که می‌توانند محاسبات و وظایف هوش مصنوعی را انجام دهند. این تلاش با انگیزه بوسونیک و ماهیت غیر متقابل فوتون ها انجام می شود که به فرد امکان می دهد محاسبات موازی با پهنای باند فوق العاده وسیع انجام دهد. بررسی دقیق این موضوع از حوصله این مقاله خارج است. ما خواننده را به بررسی های عالی و مفصل [189-191] که قبلاً وجود دارد ارجاع می دهیم. در هر صورت، ما معتقدیم که برجسته کردن گام‌های اصلی در این زمینه، با آخرین نتایج تحقیقات، می‌تواند برای درک تمام جنبه‌های تأثیر متقابل بین فوتونیک و هوش مصنوعی مفید باشد.[192]

اولین پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی نوری به دهه ۸۰ برمی‌گردد. این دو جنبه، دو ستون تحقیق در محاسبات نورومورفیک هستند، [190] یک جریان تحقیقاتی که هدف آن توسعه سخت افزاری است که ویژگی های مدل های عصبی را منعکس می کند. پیشرفت های عظیم در این زمینه با توسعه گسترده فوتونیک یپارچه سیلیکونی و با نشان دادن اینکه عملیات ضرب و انباشت (MAC) که سنگ بنای DNN است، ممکن است به طور موثر از طریق پلت فرم های نوری محاسبه شود، امکان پذیر شد.[197] این یافته‌ها به میدان محاسبات نورومورفیک قدرت جدیدی داد.[198-203]

به موازات توسعه فوتونیک سیلیکون، تقاطع دیگری بین اپتیک و هوش مصنوعی در اوایل دهه 2000، پس از اولین نمایش شبکه‌های حالت اکو[204] و ماشین‌های حالت مایع، پدیدار شد.[205] این اشیاء RNN خاصی هستند که نورون های آن توسط وزن های ثابت به هم متصل می شوند. فقط لایه نهایی برای پیش بینی خروجی از طریق رگرسیون خطی ساده آموزش داده شده است. این معماری‌ها در مفهوم محاسبات مخزن (RC) متحد شدند: [206] وزن‌های ثابت RNN اکنون با یک مخزن عمومی جایگزین شده‌اند که می‌تواند توسط هر سیستمی با دینامیک غنی و پایدار پیاده‌سازی شود.[207] این الگوی محاسباتی جدید به راحتی توسط محققان فوتونیک برای پیاده سازی RC از طریق سخت افزار نوری مورد بهره برداری قرار گرفت. [215، 216]. در سال‌های گذشته، تحقیقات بر روی محاسبات فوتونیک، [217] مهندسی نورومورفیک [218-220] و RC در حال رشد هستند. به عنوان محاسبه وضعیت پایه سیستم‌های چرخش‌های متقابل[223، 224] یا انجام کار کلاسیک ML با استفاده از چارچوب‌های محاسباتی مشابه مانند ماشین‌های یادگیری شدید[225] که از انتشار نور در فضای آزاد[226] یا از طریق فیبرها بهره‌برداری می‌کنند.[227]

ایده بهره‌برداری از سیستم‌های فیزیکی برای غلبه بر محدودیت‌های محاسباتی که الگوریتم‌های ML با مجموعه داده‌های با ابعاد بالا با آن مواجه می‌شوند، باعث ایجاد شاخه تحقیقاتی جدیدی شده است که از ویژگی‌های سیستم‌های کوانتومی به منظور بهینه‌سازی الگوریتم‌های ML کلاسیک استفاده می‌کند.[228-230] محاسبات کوانتومی در واقع به توسعه الگوریتم‌های خاصی اجازه می‌دهد که به سرعت نمایی در مقایسه با بهترین نمونه‌های کلاسیک شناخته‌شده خود دست یابند، [231، 232] بنابراین یک پلت‌فرم کوانتومی می‌تواند تعدادی از منابع غیرقابل دسترس با رایانه‌های کلاسیک را به ML ارائه دهد. استفاده از پلتفرم‌های فوتونیک کوانتومی برای بررسی این آخرین جنبه امیدوارکننده به نظر می‌رسد، همانطور که در مقالات نشان داده شده است.

فوتونیک و هوش مصنوعی

بیوسنسورهای نانوفوتونیکی با کمک هوش مصنوعی

یادگیری ماشین برای همگنی عملکرد تراشه های فوتونیکی

تشخیص پزشکی کم تهاجمی از طریق طیف‌سنجی شکست ناشی از لیزر (LIBS) همراه با یادگیری ماشین

فوتونیک و هوش مصنوعی

هدف این جلسه ارائه یک نمای کلی از نحوه تلاقی هوش مصنوعی (AI) با فوتونیک از دو منظر متفاوت است:

(1) استفاده از هوش مصنوعی برای فوتونیک: استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی، یادگیری عمیق، یادگیری ماشین، الگوریتم‌های ژنتیک، استدلال خودکار، رویکردهای بیزی، داده‌های بزرگ، تکنیک‌های بهینه‌سازی پیشرفته برای طراحی معکوس، و سایر پارادایم‌های هوش مصنوعی برای اپتیک یکپارچه، نانوفوتونیک، از راه دور سنجش، طیف‌سنجی، میکروسکوپ، اپتیک کوانتومی، تصویربرداری محاسباتی، پروتکل‌های ارتباطی کوانتومی، واقعیت افزوده و مجازی، و سایر حوزه‌های فوتونیک.

(2) استفاده از فوتونیک برای هوش مصنوعی: استفاده از فناوری فوتونیک برای محاسبات هوش مصنوعی، مانند محاسبات نوری آنالوگ برای هوش مصنوعی، محاسبات مخزن، یادگیری ماشین کوانتومی فوتونیک، شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزار فوتونی، محاسبات نورومورفیک، و شبکه‌های عصبی فوتونیک.

مدرسه تابستانی بیوفوتونیک سال 1401

مدرسه تابستانی بیوفوتونیک

بیو فوتونیک، حسگر پیشرفته، و تصویربرداری پیشرفته

فوتونیک سبز، انرژی و فناوری‌های مرتبط

فناوری لیزر پرقدرت، اپتیک فوق سریع و کاربردها

اپتیک غیرخطی، نانوفوتونیک و پلاسمونیک

ارتباطات نوری

مواد فوتونیک

فوتونیک و هوش مصنوعی

طراحی و شبیه سازی تئوری فوتونیک

برهمکنش‌های کوانتومی نور-ماده: سنجش، ارتباطات و پردازش اطلاعات

کارآفرینی و نوآوری فناوری فوتونیک