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L'intelligence artificielle au service de la photonique ultrarapide de prochaine génération
Comment l’apprentissage machine et les méthodes associées peuvent permettre d’améliorer les développements des sources laser de prochaine génération et révolutionner les applications où la lumière ultrarapide joue un rôle central ?
Réponse dans un article de synthèse paru dans la prestigieuse revue Nature Photonics qui implique plusieurs membres de FEMTO-ST !
Le laser, qui fête cette année son 60e anniversaire, est considéré comme l'une des inventions marquantes du XXe siècle. Le laser a non seulement créé un domaine entièrement nouveau de la science photonique, mais a également conduit au développement de sources de lumière produisant de puissantes impulsions ultra-rapides qui sont utilisées dans des domaines essentiels pour la société tels que les traitements médicaux, l'imagerie biologique, les communications et l'industrie.
Il est toutefois surprenant de constater que les lasers ultrarapides sont en grande partie conçus et exploités selon des techniques qui ont peu changé depuis leur mise au point il y a plusieurs décennies. Cela conduit naturellement à des compromis et des limitations de performance pour les applications qui nécessitent une lumière aux caractéristiques précisément adaptées. Heureusement, une voie pour surmonter ce goulot d'étranglement est apparue récemment en combinant les dernières avancées de la photonique ultrarapide avec les puissants outils de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage machine. Toutefois, bien que l'intelligence artificielle soit désormais omniprésente dans de nombreux domaines de la science et de l'ingénierie, son adoption dans la photonique ultrarapide a été limitée car on ne sait pas exactement comment l'utiliser au mieux pour orienter les recherches futures.
Les travaux publiés très récemment dans la prestigieuse revue Nature Photonics s'attaquent désormais directement à ce problème. Rédigé par un groupe international de scientifiques, l'article de synthèse donne un aperçu complet de la manière dont l'apprentissage machine et les méthodes associées peuvent être appliqués pour améliorer les développements des sources laser de prochaine génération et révolutionner les applications où la lumière ultrarapide joue un rôle central.
Une caractéristique unique de la revue est une série d'éléments de tutorat destinés en particulier aux non-spécialistes et aux étudiants. Les auteurs sont des pionniers bien connus dans divers domaines de la dynamique non linéaire, de l'optique ultrarapide et de l'apprentissage machine, et ils tentent également de fournir une feuille de route pour l'avenir.
L'un des auteurs, le professeur Dudley, de l'Institut FEMTO-ST du CNRS et de l'Université Bourgogne Franche-Comté, déclare : "Nous espérons que cette revue opportune lèvera une grande partie du mystère associé à l'apprentissage machine pour les travailleurs de la photonique ultrarapide. Nous espérons qu'elle stimulera de nouvelles études dans ce domaine afin de garantir que l'avenir de la science des lasers ultrarapides soit aussi passionnant que les 60 dernières années".
Ces travaux s'inscrivent dans un éventail plus large d'activités de l'Institut FEMTO-ST, qui développe du matériel d'intelligence artificielle photonique et applique des techniques intelligentes à l'analyse de la propagation et des systèmes optiques. Ce travail est également un thème prioritaire de l'initiative d'excellence nationale I-SITE et de l'école internationale d'études supérieures EIPHI de l'Université Bourgogne Franche-Comté.
https://doi.org/10.1038/s41566-020-00716-4
Contact : John Dudley
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