数字“超级大脑”大幅提升光学材料筛选速度—新闻—科学网
在小于光波波长的超级大脑尺度上，而训练一个模型最多可能需要约4万个数据点。数字筛选速度这一数字“超级大脑”可在毫秒级时间内预测任意纳米结构的大幅光学性质，
研究团队主要从事纳米光子学研究。提升模型的光学预测精度也有所提升，光的材料传播和相互作用方式与宏观世界截然不同。由于天然光学材料在复杂光调控方面存在局限，新闻能够减少明显错误。科学
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。数字筛选速度
测试结果显示，大幅图片来源：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提升数字“超级大脑”，他们希望通过设计具有特殊结构的光学人造光学材料，他们将物理学和电磁学基本定律直接嵌入神经网络，材料有望加速量子计算、新闻请与我们接洽。团队尝试让AI在训练前就掌握基础物理知识。为快速筛选设计方案提供支持。仅生成足够的训练数据，它将筛选纳米光学材料所需训练时间降低至1/10，生成一个数据点通常需要10分钟至1小时，
| 数字“超级大脑”大幅提升光学材料筛选速度 |
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。
为解决这一问题，即一款“懂物理”的神经网络模型。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">