Учёные ИТММ научили предсказывать эффективность материалов для фотонных технологий

Нейросеть, способную предсказывать эффективность материалов для фотонных технологий, создали в Университете Лобачевского. Данная модель может оценивать уровень «топологической защиты» фотонных кристаллов с точностью более 90%, предоставляя новые возможности для развития и увеличения производительности вычислительных систем.

По словам разработчиков, передача информации с помощью частиц света (фотонов) позволяет повысить дальность передачи сигнала, а сами устройства сделать более компактными. Реализовать потенциал таких фотонных технологий возможно с помощью современных методов управления оптическим излучением. Контролировать и направлять фотоны позволяют решетки из световодов – фотонные кристаллы. Но свет может рассеиваться на дефектах, которые часто возникают при изготовлении образцов. Это приводит к искажению сигналов и потере информации. Чтобы защитить кристалл от негативных эффектов, используют «топологические» системы с особой структурой.

«От сильного рассеяния свет в фотонной системе способна защитить особая симметрия решётки. При этом информация передается вдоль выделенных границ с помощью так называемых краевых состояний света. На основе данных о том, как излучение проходит сквозь фотонные кристаллы, мы обучили нейросеть анализировать структурные особенности образца и предсказывать его способность поддерживать краевые состояния», – рассказал автор исследования, заведующий научно-исследовательской лабораторией «Искусственный интеллект и обработка больших массивов данных» Института информационных технологий, математики и механики ННГУ Лев Смирнов.