探索人工智能驱动的超光子学研究趋势

一个研究小组在《固态与材料科学的当前观点》上发表了一篇论文，强调了将超光子学研究与人工智能相结合的下一代研究趋势。

超透镜引发了一场光学革命，将传统透镜厚度大幅缩小到万分之一，同时保持对光特性的控制。值得注意的是，学术界已经开始利用人工智能作为映射工具来辨别输入和输出数据之间的关系。在他们的论文中，研究团队概述了人工智能驱动的超光子学研究中出现的三个关键趋势。

以前涉及模拟以开发基于超材料的器件的研究非常耗时。然而，随着人工智能技术的应用，研究人员已经实现了基于输入数据的光学特性的快速预测，大大节省了时间和精力。通过将有关光学特性的数据输入人工智能系统，研究人员现在可以设计出具有所需特性的光学器件。

在光学神经网络领域，一个新兴的光计算机技术领域正在兴起，旨在通过使用超材料将信息转换为光来实现光速的人工智能。

该研究团队由浦项科技大学机械工程系、化学工程系和电气工程系的 Junsuk Rho 教授以及浦项科技大学机械工程系的博士生 Seokho Lee 和 Cherry Park 组成，通过将光学神经网络分类为编码器，为人工智能与未来超光子学研究之间的协同作用提供了新的视角。 负责压缩和抽象信息，以及负责解释信息的解码器。

该团队还强调了基于超材料的超传感器是下一代研究趋势。超传感器是将测量数据编码为光并同时放大的设备，当与人工智能集成时，可以实现非常精确和快速的数据分析。这些超传感器在各个领域都有所希望，包括患者的诊断和治疗、环境监测、安全等，有助于对数据进行高度详细的检测和分析。

Junsuk Rho教授说：“本文介绍了超光子学研究的轨迹，包括过去、现在和未来的努力，从最近的研究到挑战和即将到来的趋势。我们期待进一步的创造性和创新性研究，利用人工智能和超材料的内在属性。”

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