AI کي قابل بڻائي ٿوoptoelectronic اجزاءليزر رابطي لاء
optoelectronic component manufacturing جي ميدان ۾، مصنوعي ذهانت پڻ وڏي پيماني تي استعمال ٿئي ٿي، جنهن ۾ شامل آهن: آپٽو اليڪٽرڪ پرزونٽس جي structural optimization designليزر، ڪارڪردگي جو ڪنٽرول ۽ لاڳاپيل صحيح خصوصيت ۽ اڳڪٿي. مثال طور، optoelectronic components جي ڊيزائن لاءِ وڏي تعداد ۾ وقت لڳڻ واري سميوليشن آپريشنز جي ضرورت هوندي آهي ته جيئن بهتر ڊيزائن جي ماپن کي ڳولڻ لاءِ، ڊيزائن جو چڪر ڊگهو آهي، ڊيزائن جي مشڪل تمام گهڻي آهي، ۽ مصنوعي ذهانت الورورٿم جو استعمال تخليقي وقت کي تمام گهٽ ڪري سگهي ٿو. ڊوائيس ڊيزائن جي عمل دوران، ڊيزائن جي ڪارڪردگي ۽ ڊوائيس جي ڪارڪردگي کي بهتر بنائڻ، 2023، Pu et al. تجويز ڪيل هڪ ماڊلنگ اسڪيم فيمٽو سيڪنڊ موڊ-لاڪ ٿيل فائبر ليزرز جو بار بار نيورل نيٽ ورڪ استعمال ڪندي. ان کان علاوه، مصنوعي ذھني ٽيڪنالاجي پڻ مدد ڪري سگھي ٿي optoelectronic حصن جي ڪارڪردگي پيٽرولر ڪنٽرول کي منظم ڪرڻ، آئوٽ پاور جي ڪارڪردگي، موج جي ڊيگهه، نبض جي شڪل، بيم جي شدت، مرحلو ۽ پولرائيزيشن کي مشين لرننگ الگورتھم ذريعي، ۽ ترقي يافته optoelectronic اجزاء جي ايپليڪيشن کي فروغ ڏيڻ ۾ مدد ڪري سگھي ٿي. آپٽيڪل مائڪرو مينيپوليشن جا شعبا، ليزر مائڪرو مشيننگ ۽ خلائي آپٽيڪل ڪميونيڪيشن.
مصنوعي ذھني ٽيڪنالاجي پڻ لاڳو ڪئي وئي آھي صحيح خصوصيت ۽ اڳڪٿي ڪرڻ لاءِ optoelectronic اجزاء جي ڪارڪردگي. اجزاء جي ڪم ڪندڙ خاصيتن جو تجزيو ڪرڻ ۽ ڊيٽا جي وڏي مقدار کي سکڻ سان، آپٽ اليڪٽرانڪ اجزاء جي ڪارڪردگي تبديلين کي مختلف حالتن ۾ پيش ڪري سگهجي ٿو. هي ٽيڪنالاجي optoelectronic حصن کي فعال ڪرڻ جي ايپليڪيشن لاء وڏي اهميت رکي ٿي. موڊ-لاک ٿيل فائبر ليزرز جي بيئرفرنگينس خاصيتون مشين لرننگ ۽ عددي تخليق ۾ اسپارس نمائندگي تي ٻڌل آهن. اسپارس سرچ الگورٿم کي لاڳو ڪرڻ سان ٽيسٽ ڪرڻ لاءِ، جي بيئرفرنگينس خاصيتونفائبر ليزردرجه بندي ڪئي وئي آهي ۽ سسٽم کي ترتيب ڏنو ويو آهي.
جي ميدان ۾ليزر رابطيمصنوعي ذھني ٽيڪنالاجي ۾ خاص طور تي ذھني ريگيوليشن ٽيڪنالاجي، نيٽ ورڪ مينيجمينٽ ۽ بيم ڪنٽرول شامل آھن. ذھني ڪنٽرول ٽيڪنالاجي جي لحاظ کان، ليزر جي ڪارڪردگي ذھني الگورتھم جي ذريعي بهتر ٿي سگھي ٿو، ۽ ليزر ڪميونيڪيشن لنڪ کي بھتر ڪري سگھجي ٿو، جيئن ٻاھرين طاقت، موج جي ڊيگهه ۽ نبض جي شڪل کي ترتيب ڏيڻ.ليسr ۽ بهترين ٽرانسميشن جو رستو چونڊڻ، جيڪو ليزر مواصلات جي اعتبار ۽ استحڪام کي تمام گهڻو بهتر بڻائي ٿو. نيٽ ورڪ مئنيجمينٽ جي لحاظ کان، ڊيٽا ٽرانسميشن جي ڪارڪردگي ۽ نيٽ ورڪ جي استحڪام کي مصنوعي ذهانت جي الگورتھم ذريعي بهتر بڻائي سگهجي ٿو، مثال طور، نيٽ ورڪ ٽرئفڪ ۽ استعمال جي نمونن جو تجزيو ڪرڻ سان نيٽ ورڪ ڪنيجشن مسئلن جي اڳڪٿي ۽ انتظام ڪرڻ لاءِ؛ ان کان علاوه، مصنوعي ذهانت ٽيڪنالاجي اهم ڪم ڪري سگهي ٿي جهڙوڪ وسيلن جي مختص ڪرڻ، رستي ۾، غلطي جي ڳولا ۽ وصولي کي موثر نيٽ ورڪ آپريشن ۽ انتظام حاصل ڪرڻ لاء، جيئن وڌيڪ قابل اعتماد مواصلاتي خدمتون مهيا ڪرڻ لاء. بيم انٽيليجنٽ ڪنٽرول جي لحاظ کان، مصنوعي ذھني ٽيڪنالاجي پڻ بيم جي صحيح ڪنٽرول حاصل ڪري سگھي ٿي، جيئن سيٽلائيٽ ليزر ڪميونيڪيشن ۾ بيم جي رخ ۽ شڪل کي ترتيب ڏيڻ ۾ مدد ڪرڻ لاء زمين ۽ ماحول جي گھمڻ واري تبديلين جي اثر کي ترتيب ڏيڻ لاء. خرابيون، رابطي جي استحڪام ۽ اعتبار کي يقيني بڻائڻ لاء.
پوسٽ جو وقت: جون-18-2024