Источник: CNews
Новый многошаговый подход для компенсации нелинейных искажений в линиях волоконно-оптической связи на основе метода цифрового обратного распространения сигнала, в котором применяется усложненная модель нелинейных эффектов с использованием теории возмущений, создан учеными Новосибирского государственного университета. Об этом CNews сообщили представители НГУ.
Работа над данным подходом проводилась в рамках комплекса исследований, направленных на преодоление влияния нелинейных физических эффектов и случайных шумов на оптические сенсоры и волоконно-оптические линии связи. В этом масштабном проекте ученые НГУ в сотрудничестве с коллегами из Ульяновского государственного университета объединили фотонику и машинное обучение, что позволило разрабатывать новые методы анализа, оптимизации и управления нелинейными процессами, опираясь как на высокую скорость обработки сигнала в оптических системах, так и на способность машинного обучения находить и использовать скрытую информацию.
Проект «Машинное обучение для прикладных задач нелинейной фотоники», руководителем которого является экс-ректор НГУ, академик РАН, доктор физико-математических наук Михаил Федорук, в 2025 г. получил грантовую поддержку Российского научного фонда благодаря победе в междисциплинарном конкурсе в категории «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований по поручениям (указаниям) Президента Российской Федерации».
Проект направлен на решение научной проблемы, связанной со сложностью анализа, моделирования и управления нелинейными и случайными процессами в фотонике, представляющей собой одну из важных областей современной науки и включенной в перечень «сквозных» технологий Платформы НТИ. Использование методов машинного обучения для исследования нелинейных эффектов и их проявления при наличии случайных процессов открывает новые возможности для повышения производительности фотонных систем и создания новых решений.
Свежие комментарии