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スーパーコンティニュームでAIが光の性質を制御する

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本記事は、Using AI To Control Properties Of Light | Supercontinuum Generation
翻訳・再構成したものです。
配信元または著者の許可を得て配信しています。

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読了時間 : 約1分42秒

・研究者は、フォトニックチップとAIアルゴリズムを使用して、ブロードバンド光源を構成しました。

・この技術は、自己最適化手法で、さまざまなスマート光学システムの開発に役立ちます。

 

私たちは日常生活の中で、カオス動力学に基づく多数のパラメータに依存した複雑なシステムをいくつも利用しています。光工学では、計測、レーザー科学、生物医学イメージングに用いられる高度な光源など、多くのシステムがこのカテゴリに分類されます。

 

このような技術をより良いものにし、光の特性を効果的に制御するには、フォトニック手法の限界に挑戦し続けることが必要です。ここ数年、世界中の科学者がスーパーコンティニューム(光パルスが散乱、分散、非線形性の複合効果のもとで伝搬することによって生じる広帯域スペクトル)の発生に挑戦してきました。

 

2018年のノーベル物理学賞を受賞した超短パルス・高強度レーザーパルスの開発は、光の閉じ込めや伝達を誘導する技術とともに、非常に強力な光アーキテクチャを生み出しました。

 

最近、カナダ国立科学研究所の研究チームは、超短パルスパターンを生成・操作してスーパーコンティニュームを発生させることに成功しました。彼らは、集積フォトニック構造を用いて、再構成可能なフェムト秒光パルスのバンチを作成しました。

 

スーパーコンティニュームの生成に何を使ったのか?

今回、研究者達は、制御された状況で操作できる多様なパターンの超短パルスを実証しました。研究者は、集積フォトニックシステムが提供する安定性、コンパクト性、サブナノメートルの解像度を利用して、フェムト秒の光パルスを生成しました。

 

その結果、1036通り以上のパルスパターンの組み合わせが得られました。このような宇宙の惑星の総数よりも多い組み合わせに対して、研究チームは機械学習を用いて光操作の結果を解析しました。

 

1ピコ秒ごとに分離されたパルス | 提供元:Benjamin Wetzel

 

研究者は適切なAIアルゴリズムから、さまざまなパターンのパルスを最適化し、思い通りのスーパーコンティニュームの結果を得ることができました。彼らはスペクトル出力を測定し、遺伝的アルゴリズムを適用して、特定のスーパーコンティニューム基準に向けて非線形ファイバー伝搬のダイナミクスを強化するために、統合パルススプリッターの構成を変更し、例えば、特定の波長でのスペクトル強度を増加させました。

 

応用例

この技術により、同じパワーの単一パルス励起に比べ、7倍以上のスーパーコンティニュームスペクトル密度を得ることができました。この技術は、スーパーコンティニューム発生の時間を早める可能性があります。 この成果は、様々な分野での応用研究に影響を与えるでしょう。

 

特に、パルス増幅、自己調整レーザー、光周波数コム、フォトニックニューラルネットワークのような基礎的なAIアプローチなど、自己最適化手法による他のスマート光構造の開発に役立つと思われます。

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