7. Photonics Meets AI: Driving the Future of Technological Advancement

Das Kapitel untersucht das transformative Potenzial der Integration künstlicher Intelligenz in die Photonik, wobei der Schwerpunkt auf der Entwicklung neuartiger Materialien, der Optimierung nanophotonischer Bauelemente und den Fortschritten in der Computerarchitektur liegt. Zunächst wird untersucht, wie maschinelles Lernen Algorithmen die Entdeckung und Gestaltung neuer Materialien erleichtert und den Übergang von Computersimulationen zu praktischen Anwendungen beschleunigt. Der Text vertieft sich dann in den Einsatz künstlicher Intelligenz in der Nanophotonik, wo traditionelle Rechenmethoden ineffizient geworden sind, und zeigt auf, wie maschinelles Lernen die Erforschung komplexer Parameterräume und das Design innovativer Geräte ermöglicht. Das Kapitel untersucht auch die Synergie zwischen Photonik und Computer und diskutiert photonische Reservoir-Computing, neuromorphe optische Datenverarbeitung und alloptische kognitive Netzwerke. Es bietet einen eingehenden Einblick in photonische tiefe neuronale Netzwerke, ihre Implementierung und die Herausforderungen im Zusammenhang mit Training und nichtlinearen Aktivierungsfunktionen. Darüber hinaus untersucht das Kapitel die Anwendung tiefer generativer Modelle bei der inversen Gestaltung photonischer Strukturen und zeigt deren Effektivität bei der Bewältigung inverser Design-Herausforderungen auf. Die Schlussfolgerung betont die Bedeutung dieses interdisziplinären Ansatzes für die wachsenden Anforderungen an Geschwindigkeit, Energieeffizienz und Skalierbarkeit im Hochleistungsrechner und ebnet den Weg für zukünftige Innovationen in den Bereichen optische Kommunikation, neuromorphe Rechnertechnologie und Quantentechnologie.