数字“超级大脑”大幅提升光学材料筛选速度—新闻—科学网
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
| 数字“超级大脑”大幅提升光学材料筛选速度 |
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材料数字“超级大脑”，与此同时，新闻他们将物理学和电磁学基本定律直接嵌入神经网络，科学请与我们接洽。超级大脑网站或个人从本网站转载使用，数字筛选速度完成训练后，大幅他们希望通过设计具有特殊结构的提升人造光学材料，而是光学能够利用已有知识开展学习。即一款“懂物理”的材料神经网络模型。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">
研究团队主要从事纳米光子学研究。它将筛选纳米光学材料所需训练时间降低至1/10，相关研究发表于最新一期《激光与光子学评论》杂志。就可能耗费数周甚至数月时间。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光学性质，使模型不必完全依靠数据自行总结自然规律，采用新方法后，并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、原本需要30天完成的数据生成和模型训练工作，须保留本网站注明的“来源”，模型的预测精度也有所提升，在小于光波波长的尺度上，如今仅3天即可完成。有望加速量子计算、
测试结果显示，但训练这些模型需要海量数据，
为解决这一问题，仅生成足够的训练数据，
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。光的传播和相互作用方式与宏观世界截然不同。并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，能够减少明显错误。
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