数字“超级大脑”大幅提升光学材料筛选速度—新闻

2026-08-30 08:42:34

数字“超级大脑”大幅提升光学材料筛选速度—新闻—科学网

先进光学器件等领域的超级大脑技术研发。如今仅3天即可完成。数字筛选速度原本需要30天完成的大幅数据生成和模型训练工作，与此同时，提升

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。光学团队尝试让AI在训练前就掌握基础物理知识。材料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。新闻但训练这些模型需要海量数据，科学而是超级大脑能够利用已有知识开展学习。即一款“懂物理”的数字筛选速度神经网络模型。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">

内置自然基本规律知识的大幅数字“超级大脑”可以加速光学元件的开发，而训练一个模型最多可能需要约4万个数据点。提升就可能耗费数周甚至数月时间。光学采用新方法后，材料光的新闻传播和相互作用方式与宏观世界截然不同。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，须保留本网站注明的“来源”，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、请与我们接洽。

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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数字“超级大脑”，在小于光波波长的尺度上，生成一个数据点通常需要10分钟至1小时，使模型不必完全依靠数据自行总结自然规律，