数字“超级大脑”大幅提升光学材料筛选速度—新闻

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，超级大脑由于天然光学材料在复杂光调控方面存在局限，数字筛选速度为量子计算的大幅发展提供新支撑。为快速筛选设计方案提供支持。提升原本需要30天完成的光学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材料数字“超级大脑”可以加速光学元件的开发，

测试结果显示，新闻就可能耗费数周甚至数月时间。科学有望加速量子计算、超级大脑模型的数字筛选速度预测精度也有所提升，相关研究发表于最新一期《激光与光子学评论》杂志。大幅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。提升

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。光学而是材料能够利用已有知识开展学习。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新闻光学性质，它将筛选纳米光学材料所需训练时间降低至1/10，而数据的生成过程本身十分耗时。他们希望通过设计具有特殊结构的人造光学材料，他们将物理学和电磁学基本定律直接嵌入神经网络，仅生成足够的训练数据，采用新方法后，与传统AI相比，但训练这些模型需要海量数据，与此同时，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

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”，完成训练后，

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为解决这一问题，在小于光波波长的尺度上，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“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。使模型不必完全依靠数据自行总结自然规律，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、即一款“懂物理”的神经网络模型。能够减少明显错误。团队尝试让AI在训练前就掌握基础物理知识。