芬蘭坦佩雷大學的研究人員利用人工智慧技術成功地預測了超短光脈衝與物質相互作用時發生的非線性動力。採用這種新的技術，可以高效快速地建立數學模型，例如在成像、製造和外科手術中。

人工智慧技術能夠區分不同型別的鐳射脈衝傳播，就像它可以識別人類面部表情的細微差異一樣。這種技術可以簡化基礎研究中的實驗設計，可將演算法嵌入到下一代鐳射系統中，以確保實時最佳化。例如，在脈衝特性受到目標環境的干擾時，可以保持正常的生產製造或者進行外科手術。

非線性超快光-物質相互作用是研究人員幾十年來一直在努力研究的東西。這一研究對很多行業都至關重要，從事藥物開發到材料的精密加工，再到高解析度成像等等。

當高功率超短光脈衝與玻璃光纖相互作用時，會發生一系列非線性的相互作用，入射光的時間和光譜將發生變化。到目前為止，對這些非線性和多維相互作用的研究都是基於非線性的薛定諤方程，這是一種速度慢、計算量大的方法，極大地限制了數值技術在實時設計或最佳化實驗中的應用。研究人員發已經用人工智慧技術解決了這個問題，採用訓練一個神經網路去識別這種複雜的可進化的模式。此外，這個神經網路還能夠預測一個先前未知場景的非線性變化，基本上可以做到瞬時預測。

這項研究採用了一種稱為“遞迴神經網路”的結構，它擁有一個內部儲存器。這樣，網路不僅可以識別與非線性動力相關的特定模式，而且還可以瞭解這些模式在時間和光譜中如何在很長的距離內發生變化。

神經網路可以在毫秒內預測變化。這種新的技術可以對非線性影響傳播的系統進行更有效和更快速的數值建模，從而改進用於通訊、製造和成像的裝置的設計。

研究人員例舉了2個案例，極端脈衝壓縮和超寬頻鐳射源開發。

隨著機器學習在各行各業中迅速地增長，研究人員預計神經網路將很快成為分析非線性動力學、最佳化寬頻光源和光頻濾波的標準工具。