Лазерный мир

Прохождение лазерного импульса через неоднородную среду — важнейший процесс, от возможности управлять которым зависит эффективность оптической связи. К сожалению, построить его математическую модель часто невозможно. Однако можно научить нейросеть предсказывать его результаты. Об этом свидетельствует новейшее российско-китайское исследование.

В двух идущих друг за другом подряд номерах международного научного журнала Chaos, Solitons and Fractals входящего в список топ-1, (тома 158 и 159 за 2022 год) опубликованы результаты нового российско-китайского исследования, одним из авторов которого является заведующий кафедрой прикладной математики НИЯУ МИФИ профессор Николай Кудряшов. Тема исследования чрезвычайно актуальна, поскольку связана с развитием многих самых продвинутых технологий на основе оптических солитонов.

Как пишет ведущий научный сотрудник «Курчатовского института» Сергей Сазонов, оптический солитон — это уединенный лазерный импульс определенной длительности (от нано — до фемтосекунд), обладающий несущей частотой видимого диапазона, и способный распространяться на большие расстояния в среде без изменения своей формы.

Важнейшее свойство солитонов заключается в том, что они обладают способностью упругого взаимодействия друг с другом. Если говорить совсем упрощенно, то «столкнувшиеся» солитоны не сливаются, а проходят друг через друга, сохраняя своих параметры, но с изменением фазы. Именно поэтому на солитоны возлагаются большие надежды в системах оптической связи. С укорочением длительности солитона может увеличиваться пропускная способность соответствующих информационных систем.

В качестве «базы обучения» использованы те случаи, когда описывающие динамику солитонов дифференциальные уравнения имеют аналитические решения при некоторых значениях параметров. В данном случае использовались реальные и сложные типичные нелинейные волновые модели, включая нелинейное уравнение нелинейное уравнение Шредингера и уравнения Кортевега-де Фриза. Ну и, самое главное — в этом собственно и заключается главное новшество, предложенное учеными — в структуру нейросети были включены дополнительные данные законов сохранения, что также послужило серьезным граничным условием: ответы, противоречащие законам сохранения, сразу исключаются.

«Как одно из важных интегрируемых свойств нелинейных физических моделей, закон сохранения может создать сильную ограничивающую силу для нейронной сети при решении нелинейных физических моделей», — говорится в аннотации статьи.

Результаты нейросетевого моделирования показали, что по сравнению с традиционными методами математического моделирования, основанными на детерминированных физических моделях, использование нейросетей и машинного обучения, позволяет предсказывать оптические солитоны и их параметры скрытых нелинейных математических моделей, часто не имеющих четкой математической постановки задачи общепринятой в математической физике.

Таким образом, на наших глазах возникает новый метод изучения решений нелинейных волновых моделей путем объединения глубокого машинного обучения, нейросетей и нелинейной математической физики.  

Источник: https://naked-science.ru/article/column/nejroset-predskazala-povedenie-lazernyh