Švédští vědci naučili AI fyziku: „Supermozek“ zrychlí vývoj optiky až desetkrát

Vědci z Chalmersovy technické univerzity ve Švédsku vyvinuli systém strojového učení, který se učí fyzikální zákony ještě před samotným tréninkem. Tento inovativní přístup umožňuje navrhovat pokročilé optické materiály až desetkrát rychleji než tradiční metody.

Vědci z Chalmersovy technické univerzity ve Švédsku vyvinuli systém strojového učení, který se učí fyzikální zákony ještě před samotným tréninkem. Tento inovativní přístup umožňuje navrhovat pokročilé optické materiály až desetkrát rychleji než tradiční metody. Průlom by mohl výrazně urychlit vývoj optických komponent používaných v široké škále aplikací, od kvantových počítačů až po čočky fotoaparátů a brýlí.

Tým z Chalmersovy univerzity se zaměřuje na nanofotoniku, obor, který se zabývá řízením a manipulací se světlem v měřítcích menších než je jeho vlnová délka. V těchto dimenzích se světlo chová odlišně od konvenčních optických systémů, což vědcům umožňuje vytvářet umělé materiály s vlastnostmi, které se v přírodě nevyskytují. Pomocí superpočítačových simulací navrhují optické materiály, které by mohly vést k lehčím, tenčím a účinnějším čočkám. Jejich práce má také potenciál podpořit budoucí rozvoj kvantových technologií, například při přenosu informací mezi kvantovými počítači pomocí nanostrukturovaných materiálů.

Tradiční trénink neuronových sítí pro tyto účely byl pomalý a náročný na zdroje, kdy vygenerování jednoho datového bodu mohlo trvat desítky minut až hodinu a kompletní datová sada vyžadovala až 40 000 simulací. Vědci tento problém vyřešili tím, že do neuronové sítě přímo zabudovali základní zákony elektromagnetismu. Namísto toho, aby systém musel tyto principy objevovat od nuly, model začíná s vestavěným pochopením chování světla a elektromagnetických polí. Tento přístup nejenže usnadnil interpretaci předpovědí sítě, ale také výrazně zvýšil její efektivitu. Doba generování simulačních dat se tak zkrátila z 30 dnů na pouhé tři dny, což vědcům umožňuje výrazně urychlit vývoj optických komponent nové generace. Profesor Philippe Tassin k tomu dodává: „Když jsme supermozku dodali informace o fyzikálních zákonech, okamžitě se stal mnohem chytřejším. Naše výpočty nyní trvají desetinu času, který byl dříve potřeba.“