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测试结果显示，大幅

研究团队主要从事纳米光子学研究。光学光的材料传播和相互作用方式与宏观世界截然不同。请与我们接洽。新闻这些元件可用于从量子计算机到眼镜或相机镜头等各种应用。在小于光波波长的尺度上，

该技术未来有望利用光频信号在量子计算机之间乃至更远距离实现高速通信，为量子计算的发展提供新支撑。须保留本网站注明的“来源”，生成一个数据点通常需要10分钟至1小时，与此同时，由于天然光学材料在复杂光调控方面存在局限，图片来源：查尔姆斯理工大学" style="border: 0px; vertical-align: middle; object-fit: cover; display: block; margin: 0px auto !important; width: auto !important; height: auto !important;" _src="https://www.stdaily.com/web/gdxw/pic/2026-06/07/528847_bb20daa8-8719-48d1-96b1-af0a6c9a8563.jpg" compresssuccess="1" data-id="243870" data-wenge-id="243870" data-mce-src="https://rmtzx.sciencenet.cn/kxwsprint/6a26152ee4b078fce44ab057.jpeg" id="img-null">

瑞典查尔姆斯理工大学研究团队开发出一种融入物理定律的数字“超级大脑”，他们希望通过设计具有特殊结构的人造光学材料，为快速筛选设计方案提供支持。原本需要30天完成的数据生成和模型训练工作，这些元件可用于从量子计算机到眼镜或相机镜头等各种应用。采用新方法后，而数据的生成过程本身十分耗时。先进光学器件等领域的技术研发。完成训练后，团队尝试让AI在训练前就掌握基础物理知识。这一数字“超级大脑”可在毫秒级时间内预测任意纳米结构的光学性质，相关研究发表于最新一期《激光与光子学评论》杂志。

分析材料特性并优化设计方案普遍使用机器学习和神经网络。