利用人工智能识别光源

时间:2020-05-14 19:29 来源:seo 作者:杏鑫 点击量:

利用人工智能识别光源

识别光源在激光雷达、遥感和显微技术等许多光子技术的发展中起着重要的作用。传统上,识别各种各样的光源,如阳光、激光辐射或分子荧光,需要进行数百万次测量,特别是在低光环境中,这限制了量子光子技术的实际应用。

在《应用物理评论》杂志上,研究人员展示了一种智能量子技术,可以显著减少识别光源所需的测量次数。

论文的作者之一奥马尔·马格纳-洛伊萨(Omar Magana-Loaiza)说:“我们用统计波动训练了一个人工神经元,这些波动代表了相干光和热光的特征。”

在研究人员用光源训练人工神经元后,神经元可以识别与特定类型的光相关的潜在特征。

“一个神经元就足以显著减少识别光源所需的测量次数,从数百万次减少到不足100次,”论文的合著者、研究员尤成龙说。

通过更少的测量,研究人员可以更快地识别光源,并且在某些应用中,比如显微镜,他们可以限制光损伤,因为他们在进行测量时不需要照亮样品很多次。

另一位合著者Roberto de J. Leon-Montiel说:“例如,如果你正在做一个精细的荧光分子复合物成像实验,你可以减少样品暴露在光下的时间,将任何光损伤最小化。”

密码学是另一个可以证明这些发现有价值的应用。通常,为了生成加密电子邮件或消息的密钥,研究人员需要进行数百万次测量。Magana-Loaiza说:“我们可以利用类似的神经元来加速生成用于加密的量子密钥。”

由于激光在遥感中起着重要的作用,这项工作也可以使开发一个新的智能激光雷达系统系列成为可能,该系统能够识别从一个遥远的物体反射过来的截获或修改的信息。激光雷达是一种利用激光照射目标并利用传感器测量反射光的遥感方法。

他说:“我们的技术将大大降低干扰智能量子激光雷达系统的可能性。”此外,将激光雷达光子与环境光(如太阳光)区别开来的可能性,将对低光遥感具有重要意义。

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