【前沿资讯】基于人工智能算法的光纤激光器超短脉冲优化

    光纤激光器以其优异的光束质量、高稳定性和紧凑型结构为特点，在光通信和精密制造等领域具有重要意义。超短脉冲因其脉冲持续时间短、光谱含量多样、峰值功率高等特点，广泛应用于激光加工、光存储、生物医学、激光成像等领域。然而，光纤激光器内部的超短脉冲演化过程复杂、高非线性，受到色散、损耗、增益和非线性效应等诸多方面的影响。传统的光纤激光器超短脉冲模拟采用分步傅立叶变换方法，该方法需要遍历光纤内的多个参数以达到脉冲的最佳状态，模拟是一个非常耗时的过程。

    为了解决这一问题，研究人员探索了将人工智能算法引入光纤激光器超短脉冲优化的创新方法。Han等人使用神经网络模型来拟合和预测多个参数对光纤激光器内脉冲特性的影响，通过遗传算法实现参数优化，以确定最佳脉冲持续时间、脉冲能量和峰值功率。这种方法的优点在于可以快速有效地综合评估多个参数对超短脉冲特性的影响，无需进行大量的实验和复杂的理论分析。

    具体来说，研究人员首先使用分步傅立叶变换生成训练样本，每个样本封装了激光腔参数并输出脉冲信息。然后，构建神经网络模型，将这些样本作为数据集进行训练，以拟合七个激光腔参数与脉冲信息之间的非线性关系。训练后的神经网络能够对随机生成的七个激光腔参数的脉冲信息进行预测。接着，利用遗传算法和神经网络生成的拟合函数，搜索锁模光纤激光器的极值，从而达到最佳性能。遗传算法基于自然选择的概念，通过随机创建初始个体群体，评估它们的适应度，选择得分最高的个体作为亲本，通过交叉和突变产生下一代，形成新的种群，逐步逼近最优解。

    通过这种方法，研究人员成功地优化了光纤激光器的超短脉冲特性，脉冲宽度被缩短到最小2.03159ps，比数据集中的最小脉冲宽度范围小0.96841ps；脉冲能量有所增加，最大记录能量为115.345pJ，超过了数据集中最大能量范围8.345pJ；峰值功率也得到了提高，最大记录峰值功率为21.1061W，超过了数据集中7.1061W的最大功率范围。

    这种基于人工智能算法的光纤激光器超短脉冲优化方法，不仅显著提高了优化效率和准确性，还为激光精密加工等潜在应用铺平了道路。随着人工智能技术的不断发展，其在光纤激光器领域的应用前景将更加广阔。