Прохождение лазерного импульса через неоднородную среду — тонкий процесс, от возможности управлять которым зависит эффективность оптической связи.
Оптический солитон — это уединенный лазерный импульс определенной длительности (от нано до фемтосекунд), обладающий несущей частотой видимого диапазона и способный распространяться на большие расстояния в среде без изменения формы. Важнейшее свойство солитонов в том, что они обладают способностью упругого взаимодействия друг с другом. «Столкнувшиеся» солитоны не сливаются, а проходят друг через друга, сохраняя свои параметры, но с изменением фазы. Именно поэтому на солитоны возлагаются большие надежды в системах оптической связи. С укорочением длительности солитона может увеличиваться пропускная способность соответствующих информационных систем.
Поэтому моделирование и предсказание «поведения» солитонов в оптических средах имеет большой прикладное значение. Взаимодействие оптического солитона со средой — типичный пример нелинейно-динамического, или, говоря иначе, хаотического процесса. Это система, которая во многих случаях испытывает возмущение внешних факторов и может перейти к хаотическому поведению, реагируя даже на мельчайшие изменения параметров среды.
Российско-китайская исследовательская группа обучила нейросеть предсказывать «поведения» солитонов. В качестве базы обучения использовались те случаи, когда описывающие динамику солитонов дифференциальные уравнения имеют аналитические решения при некоторых значениях параметров. В данном случае использовались реальные и сложные типичные нелинейные волновые модели, включая нелинейное уравнение Шредингера и уравнения Кортевега-де Фриза. Ну и самое главное — в этом собственно и заключается главное новшество, предложенное учеными — в структуру нейросети были включены дополнительные данные законов сохранения, что также послужило серьезным граничным условием: ответы, противоречащие законам сохранения, сразу исключались.
Результаты нейросетевого моделирования показали, что по сравнению с традиционными методами математического моделирования, основанными на детерминированных физических моделях, использование нейросетей и машинного обучения позволяет предсказать оптические солитоны и их параметры скрытых нелинейных математических моделей, часто не имеющих четкой математической постановки задачи. Ученые считают, что им удалось создать принципиально новый метод решения нелинейных волновых моделей путем объединения глубокого машинного обучения, нейросетей и нелинейной математической физики.
