Fysiktränad digital hjärna snabbar upp teknikutveckling

Forskare vid Chalmers tekniska högskola har tagit fram en metod som drastiskt förkortar utvecklingstiden för optiska komponenter. Genom att ge en neural nätverksmodell en grundläggande förståelse för fysikens lagar kan de nu genomföra komplexa simuleringar tio gånger snabbare än tidigare.

Forskargruppen arbetar med nanfotonik, ett område som manipulerar ljus på nanoskalan för att skapa nya material. Dessa material kan leda till tunnare och effektivare linser för kameror och glasögon. Forskningen kan även spela en roll i utvecklingen av kvantdatorer, särskilt gällande optisk informationsöverföring.

Tidigare krävdes omfattande datainsamling för att träna neurala nätverk för dessa simuleringar, där varje datapunkts generering kunde ta upp till en timme och tusentals simuleringar behövdes. Detta kunde ta upp till en månad per träningsomgång.

Genom att integrera fysikens grundläggande ekvationer i modellens inlärningsprocess sparar forskarna nu värdefull tid. Philippe Tassin, professor vid Chalmers, säger att deras beräkningar nu tar en tiondel av den tidigare tiden. Detta accelererar designprocessen för optiska komponenter och öppnar nya möjligheter för tekniska innovationer.