Международная группа с участием ученых НГУ представила возможности использования методов машинного обучения для создания «умных» лазеров будущего

В отделе лазерной физики и инновационных технологий НГУ совместно с лабораторией нелинейной фотоники НГУ ведутся интенсивные исследования с области короткоимпульсных волоконный лазеров.

Новосибирский государственный университет является одним из мировых лидеров в этой области, что подтверждается регулярными публикациями в ведущих международных научных журналах.

Обзор на тему применения перспективных технологий машинного обучения в фотонике (Machine learning and applications in ultrafast photonics) опубликован в одном престижном мировом журнале по фотонике Nature Photonics, импакт фактор которого составляет 31.241.



5f89a24aab8daa90bb07
 

— Волоконные лазеры сочетают удобство в простой эксплуатации и неудобство в управлении сложными параметрами. Во всем ведется поиск инструментов и методов управления параметрами генерации короткоимпульсных волоконных лазеров. Наша работа – еще один шаг в этом направлении. Замечательное свойство этих относительно новых лазеров состоит в том, что оптоволоконные технологии органично комбинируются с другими современными технологиями, например, полупроводниковой, и в результате этих комбинаций рождается новое качество, — рассказал об исследовании заведующий отделом лазерной физики и инновационных технологий НГУ, один из авторов исследования Сергей Кобцев.

Международная группа ученых, включающая представителей финского Технологического Университета Тампере, французского Университета Бургундии, английского Университета Астона и НГУ представили возможности использования методов машинного обучения в фотоннных измерениях и для создания «умных» лазеров будущего.

— Волоконные лазеры — очень интересные физические системы и одновременно прикладные инженерные устройства. Трудность управления такими лазерами вызвана нелинейной динамикой света в оптоволоконном резонаторе. С одной стороны, это позволяет изучать фундаментальные нелинейные эффекты, а с другой, применять методы нелинейной науки в практических реализациях таких систем. Методы машинного обучения как раз эффективны в ситуациях, когда динамика системы достаточно сложная и не до конца изучена. Несомненно, мы находимся в точке взрыва интереса к применению методов обучения в фотонике, и мы надеемся, что наш обзор поможет оптическому и лазерному сообществу быстрее освоится в этой новой области. Мы будем рады предложить интересные задачи и принять в наши коллективы активных студентов — физиков, математиков и программистов, которых заинтересует эта тема, — добавил Сергей Турицын, заведующий лабораторией нелинейной фотоники Физического факультета НГУ, один из авторов исследования.