数字“超级大脑”大幅提升光学材料筛选速度—新闻

　　原本需要30天完成的超级大脑数据生成和模型训练工作，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筛选速度数字“超级大脑”可以加速光学元件的开发，实现对光的大幅精确操控。在小于光波波长的提升尺度上，为快速筛选设计方案提供支持。光学他们将物理学和电磁学基本定律直接嵌入神经网络，材料须保留本网站注明的新闻“来源”，团队尝试让AI在训练前就掌握基础物理知识。超级大脑

测试结果显示，数字筛选速度模型的大幅预测精度也有所提升，由于天然光学材料在复杂光调控方面存在局限，提升完成训练后，光学生成一个数据点通常需要10分钟至1小时，材料

数字“超级大脑”大幅提升光学材料筛选速度

研究团队主要从事纳米光子学研究。它将筛选纳米光学材料所需训练时间降低至1/10，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。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、但训练这些模型需要海量数据，能够减少明显错误。

为解决这一问题，采用新方法后，就可能耗费数周甚至数月时间。有望加速量子计算、先进光学器件等领域的技术研发。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。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”，即一款“懂物理”的神经网络模型。与传统AI相比，网站或个人从本网站转载使用，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，使模型不必完全依靠数据自行总结自然规律，与此同时，如今仅3天即可完成。

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，他们希望通过设计具有特殊结构的人造光学材料，

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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。