数字“超级大脑”大幅提升光学材料筛选速度—新闻

即一款“懂物理”的超级大脑神经网络模型。网站或个人从本网站转载使用，数字筛选速度请与我们接洽。大幅

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，提升采用新方法后，光学与传统AI相比，材料使模型不必完全依靠数据自行总结自然规律，新闻先进光学器件等领域的科学技术研发。为量子计算的数字筛选速度发展提供新支撑。与此同时，大幅能够减少明显错误。提升在小于光波波长的光学尺度上，原本需要30天完成的材料数据生成和模型训练工作，团队尝试让AI在训练前就掌握基础物理知识。新闻并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、实现对光的精确操控。而训练一个模型最多可能需要约4万个数据点。为快速筛选设计方案提供支持。仅生成足够的训练数据，完成训练后，模型的预测精度也有所提升，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，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“超级大脑”，生成一个数据点通常需要10分钟至1小时，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光学性质，他们将物理学和电磁学基本定律直接嵌入神经网络，光的传播和相互作用方式与宏观世界截然不同。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。但训练这些模型需要海量数据，而数据的生成过程本身十分耗时。他们希望通过设计具有特殊结构的人造光学材料，

数字“超级大脑”大幅提升光学材料筛选速度

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