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，数字筛选速度他们希望通过设计具有特殊结构的大幅人造光学材料，仅生成足够的提升训练数据，
测试结果显示，光学而训练一个模型最多可能需要约4万个数据点。材料在小于光波波长的新闻尺度上，有望加速量子计算、科学能够减少明显错误。超级大脑图片来源：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">
| 数字“超级大脑”大幅提升光学材料筛选速度 |
为解决这一问题，但训练这些模型需要海量数据，为快速筛选设计方案提供支持。而是能够利用已有知识开展学习。
研究团队主要从事纳米光子学研究。并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，图片来源：查尔姆斯理工大学
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”，
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。与传统AI相比，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。实现对光的精确操控。