AI સક્ષમ કરે છેઓપ્ટોઇલેક્ટ્રોનિક ઘટકોલેસર સંચાર માટે
ઓપ્ટોઈલેક્ટ્રોનિક કમ્પોનન્ટ મેન્યુફેક્ચરિંગના ક્ષેત્રમાં, કૃત્રિમ બુદ્ધિનો પણ વ્યાપકપણે ઉપયોગ થાય છે, જેમાં નીચેનાનો સમાવેશ થાય છે: ઓપ્ટોઈલેક્ટ્રોનિક ઘટકોની માળખાકીય ઑપ્ટિમાઇઝેશન ડિઝાઇન જેમ કેલેસરો, પ્રદર્શન નિયંત્રણ અને સંબંધિત સચોટ લાક્ષણિકતા અને આગાહી. ઉદાહરણ તરીકે, ઓપ્ટોઈલેક્ટ્રોનિક ઘટકોની ડિઝાઇન માટે શ્રેષ્ઠ ડિઝાઇન પરિમાણો શોધવા માટે મોટી સંખ્યામાં સમય માંગી લેતી સિમ્યુલેશન કામગીરીની જરૂર પડે છે, ડિઝાઇન ચક્ર લાંબો છે, ડિઝાઇન મુશ્કેલી વધારે છે, અને કૃત્રિમ બુદ્ધિ અલ્ગોરિધમ્સનો ઉપયોગ ઉપકરણ ડિઝાઇન પ્રક્રિયા દરમિયાન સિમ્યુલેશન સમયને મોટા પ્રમાણમાં ઘટાડી શકે છે, ડિઝાઇન કાર્યક્ષમતા અને ઉપકરણ પ્રદર્શનમાં સુધારો કરી શકે છે, 2023, પુ એટ અલ. એ રિકરન્ટ ન્યુરલ નેટવર્ક્સનો ઉપયોગ કરીને ફેમટોસેકન્ડ મોડ-લોક્ડ ફાઇબર લેસરોની મોડેલિંગ યોજનાનો પ્રસ્તાવ મૂક્યો. વધુમાં, કૃત્રિમ બુદ્ધિ ટેકનોલોજી ઓપ્ટોઈલેક્ટ્રોનિક ઘટકોના પ્રદર્શન પરિમાણ નિયંત્રણને નિયંત્રિત કરવામાં, મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સ દ્વારા આઉટપુટ પાવર, તરંગલંબાઇ, પલ્સ આકાર, બીમ તીવ્રતા, તબક્કા અને ધ્રુવીકરણના પ્રદર્શનને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવામાં અને ઓપ્ટિકલ માઇક્રોમેનિપ્યુલેશન, લેસર માઇક્રોમશીનિંગ અને સ્પેસ ઓપ્ટિકલ કોમ્યુનિકેશનના ક્ષેત્રોમાં અદ્યતન ઓપ્ટોઈલેક્ટ્રોનિક ઘટકોના ઉપયોગને પ્રોત્સાહન આપવામાં પણ મદદ કરી શકે છે.
ઓપ્ટોઈલેક્ટ્રોનિક ઘટકોના પ્રદર્શનના સચોટ લાક્ષણિકતા અને આગાહી માટે પણ કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તા ટેકનોલોજીનો ઉપયોગ થાય છે. ઘટકોની કાર્યકારી લાક્ષણિકતાઓનું વિશ્લેષણ કરીને અને મોટી માત્રામાં ડેટા શીખીને, વિવિધ પરિસ્થિતિઓમાં ઓપ્ટોઈલેક્ટ્રોનિક ઘટકોના પ્રદર્શનમાં ફેરફારની આગાહી કરી શકાય છે. ઓપ્ટોઈલેક્ટ્રોનિક ઘટકોને સક્ષમ કરવાના ઉપયોગ માટે આ ટેકનોલોજી ખૂબ મહત્વ ધરાવે છે. મોડ-લોક્ડ ફાઈબર લેસરોની બાયરફ્રિંજન્સ લાક્ષણિકતાઓ મશીન લર્નિંગ અને સંખ્યાત્મક સિમ્યુલેશનમાં સ્પાર્સ રજૂઆતના આધારે વર્ગીકૃત કરવામાં આવે છે. પરીક્ષણ માટે સ્પાર્સ સર્ચ અલ્ગોરિધમ લાગુ કરીને, બાયરફ્રિંજન્સ લાક્ષણિકતાઓફાઇબર લેસરોવર્ગીકૃત કરવામાં આવે છે અને સિસ્ટમ ગોઠવવામાં આવે છે.
ના ક્ષેત્રમાંલેસર સંચાર, કૃત્રિમ બુદ્ધિ ટેકનોલોજીમાં મુખ્યત્વે બુદ્ધિશાળી નિયમન ટેકનોલોજી, નેટવર્ક મેનેજમેન્ટ અને બીમ નિયંત્રણનો સમાવેશ થાય છે. બુદ્ધિશાળી નિયંત્રણ ટેકનોલોજીના સંદર્ભમાં, લેસરનું પ્રદર્શન બુદ્ધિશાળી અલ્ગોરિધમ્સ દ્વારા ઑપ્ટિમાઇઝ કરી શકાય છે, અને લેસર કોમ્યુનિકેશન લિંકને ઑપ્ટિમાઇઝ કરી શકાય છે, જેમ કે આઉટપુટ પાવર, તરંગલંબાઇ અને પલ્સ આકારને સમાયોજિત કરવો.લેસr અને શ્રેષ્ઠ ટ્રાન્સમિશન પાથ પસંદ કરીને, જે લેસર કોમ્યુનિકેશનની વિશ્વસનીયતા અને સ્થિરતામાં ઘણો સુધારો કરે છે. નેટવર્ક મેનેજમેન્ટની દ્રષ્ટિએ, કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તા અલ્ગોરિધમ્સ દ્વારા ડેટા ટ્રાન્સમિશન કાર્યક્ષમતા અને નેટવર્ક સ્થિરતામાં સુધારો કરી શકાય છે, ઉદાહરણ તરીકે, નેટવર્ક ટ્રાફિક અને ઉપયોગ પેટર્નનું વિશ્લેષણ કરીને નેટવર્ક ભીડ સમસ્યાઓની આગાહી અને સંચાલન કરીને; વધુમાં, કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તા ટેકનોલોજી કાર્યક્ષમ નેટવર્ક સંચાલન અને સંચાલન પ્રાપ્ત કરવા માટે સંસાધન ફાળવણી, રૂટીંગ, ફોલ્ટ શોધ અને પુનઃપ્રાપ્તિ જેવા મહત્વપૂર્ણ કાર્યો હાથ ધરી શકે છે, જેથી વધુ વિશ્વસનીય સંચાર સેવાઓ પ્રદાન કરી શકાય. બીમ બુદ્ધિમત્તા નિયંત્રણની દ્રષ્ટિએ, કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તા ટેકનોલોજી બીમનું સચોટ નિયંત્રણ પણ પ્રાપ્ત કરી શકે છે, જેમ કે પૃથ્વીની વક્રતામાં થતા ફેરફારો અને વાતાવરણીય વિક્ષેપોની અસરને અનુરૂપ સેટેલાઇટ લેસર કોમ્યુનિકેશનમાં બીમની દિશા અને આકારને સમાયોજિત કરવામાં મદદ કરવી, જેથી સંદેશાવ્યવહારની સ્થિરતા અને વિશ્વસનીયતા સુનિશ્ચિત થાય.
પોસ્ટ સમય: જૂન-૧૮-૨૦૨૪