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        基于片上衍射光學(xué)的光子機器學(xué)習(xí)

        2023-05-13 09:25:58
        科學(xué)中國人 2023年4期
        關(guān)鍵詞:系統(tǒng)

        清華大學(xué)電子系陳宏偉教授課題組提出了一種基于亞波長結(jié)構(gòu)的集成衍射光子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。相關(guān)成果發(fā)表于《自然·通訊》(Nature Communications)。研究克服了空間衍射光子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的體積限制,不僅提高了計算單元的集成度,同時減少了由于龐大的體光學(xué)元件和系統(tǒng)校準(zhǔn)而產(chǎn)生的誤差。對于其他集成光子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而言,這種光計算芯片擺脫了波導(dǎo)數(shù)目的制約,更容易實現(xiàn)計算單元的片上大規(guī)模拓展,從而解決了集成光子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高計算容量問題。研究完成了集成衍射光子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片的理論探索、仿真驗證、結(jié)構(gòu)設(shè)計、版圖繪制、芯片加工、封裝及系統(tǒng)誤差補償?shù)热^程驗證,有望使得這個光計算系統(tǒng)具有更強的處理能力。

        集成衍射光子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示意圖(圖片來源于清華大學(xué)網(wǎng)站)

        評估全球水庫浮式光伏發(fā)電和節(jié)水潛力

        南方科技大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院副教授曾振中團隊基于多個水庫數(shù)據(jù)庫和氣候驅(qū)動的光伏性能模擬模型,估計了在全球11萬個水庫上鋪設(shè)30%面積的浮式光伏系統(tǒng)的潛在發(fā)電量為每年9.43萬億度,超過目前水力發(fā)電的兩倍。相關(guān)成果發(fā)表于《自然·可持續(xù)發(fā)展》(Nature Sustainability)。將光伏系統(tǒng)安裝在現(xiàn)有水庫上的關(guān)鍵優(yōu)勢在于它們可以節(jié)約土地資源,而且大多數(shù)水庫靠近現(xiàn)有電網(wǎng),可以節(jié)約輸電成本。研究發(fā)現(xiàn),水庫在光伏板的覆蓋下每年能夠減少106立方千米的水分蒸發(fā)損失,這相當(dāng)于3億人的年用水量。通過合理的開發(fā),水庫浮式光伏可以用于提升能源和水安全,促進達成可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)。

        基于衍射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的、全光學(xué)的波前校正系統(tǒng)

        中國科學(xué)院南京天文光學(xué)技術(shù)研究所崔向群院士團隊提出了基于衍射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的、全光學(xué)的波前校正系統(tǒng)“衍射自適應(yīng)光學(xué)系統(tǒng)”,或能實現(xiàn)對波前誤差在某區(qū)間內(nèi)的畸變波前的光速校正。相關(guān)成果發(fā)表于《光學(xué)快報》(Optics Express)。這一系統(tǒng)僅由多層順序排列的衍射板組成,被放置于像面之前,通過所有衍射單元的協(xié)作來完成對匯聚光束的波前校正。不同厚度的衍射單元為其透射光引入不同的相位調(diào)制,而所有衍射單元的厚度均是事先在電腦上針對大量的、波前誤差在某區(qū)間內(nèi)呈正態(tài)分布的畸變波前,采用深度學(xué)習(xí)的方法訓(xùn)練得到。訓(xùn)練結(jié)束后,可采用3D打印、激光直寫或者半導(dǎo)體刻蝕等工藝將衍射板制作并組裝成型。

        神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解隨機反應(yīng)網(wǎng)絡(luò)

        北京師范大學(xué)自然科學(xué)高等研究院復(fù)雜系統(tǒng)國際科學(xué)中心聯(lián)合中國科學(xué)院理論物理所的合作者,提出了一種使用變分自回歸網(wǎng)絡(luò)來求解化學(xué)主方程的機器學(xué)習(xí)普適方法。相關(guān)成果發(fā)表于《自然·機器智能》(Nature Machine Intelligence)。隨機反應(yīng)網(wǎng)絡(luò)描述了化學(xué)物質(zhì)通過一系列反應(yīng)的變化,被廣泛用于模擬物理、化學(xué)和生物等復(fù)雜系統(tǒng)中的隨機過程。隨機反應(yīng)網(wǎng)絡(luò)通常通過化學(xué)主方程進行建模,它描述了表示物種分子數(shù)隨時間演化的聯(lián)合概率分布。然而,系統(tǒng)可能的狀態(tài)數(shù)量隨著物種的種類數(shù)呈指數(shù)增長。研究成果應(yīng)用統(tǒng)計物理學(xué)的思想和方法,結(jié)合人工智能中的強化學(xué)習(xí)策略,為探索這類復(fù)雜系統(tǒng)的演化問題提供了新途徑。

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