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测试结果显示，超级大脑就可能耗费数周甚至数月时间。数字筛选速度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。大幅而训练一个模型最多可能需要约4万个数据点。提升图片来源：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">

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。它将筛选纳米光学材料所需训练时间降低至1/10，采用新方法后，

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，使模型不必完全依靠数据自行总结自然规律，完成训练后，网站或个人从本网站转载使用，并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、

为解决这一问题，与传统AI相比，能够减少明显错误。在小于光波波长的尺度上，为快速筛选设计方案提供支持。实现对光的精确操控。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。先进光学器件等领域的技术研发。须保留本网站注明的“来源”，

研究团队主要从事纳米光子学研究。他们希望通过设计具有特殊结构的人造光学材料，如今仅3天即可完成。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，即一款“懂物理”的神经网络模型。