Машинное обучение для прикладных задач нелинейной фотоники
| Название НИОКТР | Машинное обучение для прикладных задач нелинейной фотоники |
|---|---|
| Аннотация | Современные волоконные лазеры высокой степени когерентности предъявляют жесткие требования к стабильности генерации, ее устойчивости к внешним воздействиям и способности к быстрому, предсказуемому выходу на режим одночастотной работы. Нелинейная динамика оптического резонатора, влияние шумов различной природы, температурные дрейфы и вибрационные возмущения формируют сложную стохастическую среду, в которой традиционные методы управления, в частности PID-регуляторы, оказываются недостаточно гибкими и часто уступают современным алгоритмам по быстроте реакции и универсальности адаптации к различным режимам. В последние годы методы машинного обучения продемонстрировали высокую эффективность в анализе и управлении сложными динамическими системами [1 ,2 - 3]. Нейросетевые модели способны выявлять скрытые зависимости в многоканальных данных, адаптироваться к изменяющимся условиям и обеспечивать оптимальные стратегии регулирования на основе накопленного опыта. Эти свойства делают подходы машинного обучения перспективным инструментом для задач стабилизации и оптимизации режимов волоконных лазеров, что, в частности, важно для одночастотных узкополосных источников, крайне чувствительных к малейшим флуктуациям из-за малого межмодового расстояния и высокой добротности резонатора. Совместный проект ФГАОУ ВО «Новосибирский национальный исследовательский государственный университет» и ФГБОУ ВО «Ульяновский государственный университет» (далее - НГУ и УлГУ) направлен на объединение компетенций двух команд в области нелинейной фотоники и современных методов машинного обучения для создания нового класса самонастраивающихся («умных») волоконных лазеров. |
| Доступ к ОКОГУ исполнителя | False |
| Количество связанных РИД | 0 |
| Количество завершенных ИКРБС | 0 |
| Сумма бюджета | 18000.0 |
| Дата начала | 2025-08-08 |
| Дата окончания | 2028-12-01 |
| Номер контракта | 1933-2025 |
| Дата контракта | 2025-08-08 |
| Количество отчетов | 1 |
| УДК | 535:621.373.8 535:621.375.8 |
| Количество просмотров | 5 |
| Руководитель работы | Фотиади Андрей Александрович |
| Руководитель организации | Костишко Борис Михайлович |
| Исполнитель | ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "УЛЬЯНОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ" |
| Заказчик | ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "НОВОСИБИРСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ" |
| Федеральная программа | Отсутствует |
| Госпрограмма | — |
| Основание НИОКТР | Договор со сторонней организацией |
| Последний статус | 2026-01-05 12:57:48 UTC, 2026-01-05 12:57:48 UTC |
| ОКПД | Услуги, связанные с научными исследованиями и экспериментальными разработками в области физики |
| Отраслевой сегмент | — |
| Минздрав | — |
| Межгосударственная целевая программа | — |
| Ключевые слова | Нейросетевые алгоритмы управления; Волоконный кольцевой резонатор; Захват частоты; Одночастотные лазеры |
| Соисполнители | — |
| Типы НИОКТР | Фундаментальное исследование; Проектные работы |
| Приоритетные направления | — |
| Критические технологии | — |
| Рубрикатор | 29.33.15 - Оптические квантовые генераторы и усилители (лазеры) |
| OECD | — |
| OESR | Оптика (включая лазерную оптику и квантовую оптику) |
| Приоритеты научно-технического развития | а) переход к передовым технологиям проектирования и создания высокотехнологичной продукции, основанным на применении интеллектуальных производственных решений, роботизированных и высокопроизводительных вычислительных систем, новых материалов и химических соединений, результатов обработки больших объемов данных, технологий машинного обучения и искусственного интеллекта; |
| Регистрационные номера | — |