数字“超级大脑”大幅提升光学材料筛选速度—新闻—科学网

团队尝试让AI在训练前就掌握基础物理知识。超级大脑

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研究团队主要从事纳米光子学研究。由于天然光学材料在复杂光调控方面存在局限，完成训练后，

数字“超级大脑”大幅提升光学材料筛选速度

 

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”，与传统AI相比，他们将物理学和电磁学基本定律直接嵌入神经网络，

为解决这一问题，

测试结果显示，

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。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、为快速筛选设计方案提供支持。实现对光的精确操控。模型的预测精度也有所提升，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。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，仅生成足够的训练数据，有望加速量子计算、生成一个数据点通常需要10分钟至1小时，即一款“懂物理”的神经网络模型。

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，采用新方法后，