С помощью нейросети удалось предсказать поведение лазерных импульсов

Движение лазерного импульса через неоднородную среду - ключевой процесс, от способности управлять которым зависит эффективность оптической связи. К сожалению, выстроить его математическую модель зачастую невозможно. Но возможно научить нейронную сеть предсказывать его результаты. Об этом свидетельствуют результаты недавнего российско-китайского эксперимента.

В двух выпусках международного научного журнала Chaos, Solitons and Fractals опубликованы итоги нового российско-китайского исследования, в числе авторов которого - заведующий кафедрой прикладной математики МИФИ профессор Николай Кудряшов. Тема данного научного исследования крайне актуальна, так как имеет отношение к освоению многих передовых технологий, основанных на применении оптических солитонов.

Оптический солитон - это солитонный лазерный импульс определенной длительности (от нано- до фемтосекунд), имеющий несущую частоту видимого диапазона и способный проходить большие расстояния в среде, не меняя своей формы.

Наиболее важным качеством солитонов является то, что они способны эластично взаимодействовать друг с другом. Проще говоря, "сталкивающиеся" солитоны не объединяются, а проходят друг сквозь друга, при этом сохраняя свои свойства, но с изменением фазы. Именно поэтому на солитоны связывают большие надежды в системах оптической связи.

С уменьшением длительности солитона может возрасти пропускная способность отвечающих ему информационных систем.

В качестве "учебной базы" использовались случаи, когда дифференциальные уравнения, характеризующие динамику солитонов, имеют аналитические решения для некоторых значений параметров. При этом использовались реальные и сложные типичные нелинейные волновые модели, с учетом нелинейного уравнения Шредингера и уравнения Кортевега-де Фриза. Самое главное - это, собственно, и есть главное новшество, предложенное учеными - в структуру нейронной сети были включены дополнительные данные законов сохранения, которые также служили серьезным граничным условием: ответы, противоречащие законам сохранения, сразу же исключались.

Рис. 1. Лазерный импульс

В качестве одного из важных интегрируемых свойств нелинейных физических моделей, закон сохранения способен создать сильную сдерживающую силу для нейронной сети при разрешении нелинейных физических моделей.

Полученные результаты моделирования нейронных сетей продемонстрировали, что по сравнению с классическими способами математического моделирования на основе детерминированных физических моделей, использование нейросетей и машинного обучения, дает возможность прогнозировать оптические солитоны и их характеристики по скрытым нелинейным математическим моделям, часто не обладающим четкой математической формулировкой задачи, общепринятой в математической физике.

В настоящее время формируется новый способ исследования решений нелинейных волновых моделей за счет объединения глубинного машинного обучения, нейронных сетей и нелинейной математической физики.

Подробнее о волоконных лазерных технологиях.