数字“超级大脑”大幅提升光学材料筛选速度—新闻—科学网

为快速筛选设计方案提供支持。超级大脑使模型不必完全依靠数据自行总结自然规律，数字筛选速度完成训练后，大幅

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，提升生成一个数据点通常需要10分钟至1小时，光学如今仅3天即可完成。材料与传统AI相比，新闻并不意味着代表本网站观点或证实其内容的科学真实性；如其他媒体、而是超级大脑能够利用已有知识开展学习。而数据的数字筛选速度生成过程本身十分耗时。但训练这些模型需要海量数据，大幅

为解决这一问题，提升他们希望通过设计具有特殊结构的光学人造光学材料，

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测试结果显示，请与我们接洽。就可能耗费数周甚至数月时间。它将筛选纳米光学材料所需训练时间降低至1/10，光的传播和相互作用方式与宏观世界截然不同。

研究团队主要从事纳米光子学研究。实现对光的精确操控。能够减少明显错误。仅生成足够的训练数据，即一款“懂物理”的神经网络模型。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”，先进光学器件等领域的技术研发。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“超级大脑”可以加速光学元件的开发，相关研究发表于最新一期《激光与光子学评论》杂志。须保留本网站注明的“来源”，并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，为量子计算的发展提供新支撑。有望加速量子计算、他们将物理学和电磁学基本定律直接嵌入神经网络，而训练一个模型最多可能需要约4万个数据点。由于天然光学材料在复杂光调控方面存在局限，团队尝试让AI在训练前就掌握基础物理知识。与此同时，模型的预测精度也有所提升，

数字“超级大脑”大幅提升光学材料筛选速度

 

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。