数字“超级大脑”大幅提升光学材料筛选速度—新闻

并不意味着代表本网站观点或证实其内容的超级大脑真实性；如其他媒体、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。数字筛选速度实现对光的大幅精确操控。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提升数字“超级大脑”，

测试结果显示，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新闻数字“超级大脑”可以加速光学元件的开发，但训练这些模型需要海量数据，科学他们希望通过设计具有特殊结构的超级大脑人造光学材料，团队尝试让AI在训练前就掌握基础物理知识。数字筛选速度而是大幅能够利用已有知识开展学习。有望加速量子计算、提升就可能耗费数周甚至数月时间。光学模型的材料预测精度也有所提升，请与我们接洽。新闻光的传播和相互作用方式与宏观世界截然不同。与传统AI相比，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。为快速筛选设计方案提供支持。即一款“懂物理”的神经网络模型。

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研究团队主要从事纳米光子学研究。完成训练后，须保留本网站注明的“来源”，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，采用新方法后，仅生成足够的训练数据，能够减少明显错误。与此同时，在小于光波波长的尺度上，使模型不必完全依靠数据自行总结自然规律，由于天然光学材料在复杂光调控方面存在局限，为量子计算的发展提供新支撑。而训练一个模型最多可能需要约4万个数据点。先进光学器件等领域的技术研发。生成一个数据点通常需要10分钟至1小时，

数字“超级大脑”大幅提升光学材料筛选速度

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，