bg
Наука и новые технологии
08:44, 30 апреля 2026
views
13

Аттосекундный прорыв: ученые совершили тихую революцию в вычислительной физике

Российские и китайские физики разработали систему машинного обучения, которая позволяет ученым в тысячу раз быстрее подбирать параметры работы лазеров, вырабатывающих сверхкороткие вспышки излучения, чем это можно сделать при помощи классических физических расчетов.

Это не просто техническое улучшение – это новый подход к научному поиску, где нейросети становятся «интеллектуальным компасом» в мире экстремальных физических величин.

Исследователи Сколтеха и Шанхайского института оптики и точной механики предложили гибридную методику, сочетающую точное физическое моделирование и нейросетевую «суррогатную» модель. Нейросеть обучили на результатах одномерных PIC-симуляций, чтобы она могла мгновенно предсказывать ключевые параметры отражённого аттосекундного импульса – включая эллиптичность, критически важную для управления поляризацией света.

Раньше учёным приходилось перебирать тысячи конфигураций методом дорогостоящих расчётов на суперкомпьютерах. Теперь нейросеть быстро отсеивает заведомо неперспективные варианты, а точные симуляции используются лишь для финальной проверки. Результат опубликован в журнале Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation и уже вызвал интерес в международном научном сообществе.

Почему это важно: не для смартфона, но для будущего

Не стоит ждать, что эта технология появится в бытовых устройствах. Её ценность в ускорении фундаментальных исследований. Аттосекундные импульсы (1 аттосекунда = 10⁻¹⁸ секунды) позволяют «фотографировать» движение электронов в веществе. Это ключ к пониманию химических реакций, свойств новых материалов, процессов в магнитных структурах и молекулярной динамике.

Для России разработка имеет стратегическое значение. Фотоника и лазерные технологии входят в перечень приоритетных направлений технологического суверенитета – от телекоммуникаций и медицины до космоса и аддитивного производства. Умение быстро проектировать источники аттосекундных импульсов укрепляет позиции отечественной научной школы и создаёт задел для будущих прорывов в приборостроении.

От Нобелевской премии к практическому ИИ

В 2023 году Нобелевская премия по физике была присуждена именно за методы генерации аттосекундных импульсов. Это вывело направление в центр мировой научной повестки. Новая работа Сколтеха и китайских коллег логично продолжает эту линию, но смещает акцент: теперь речь идёт не только о том, как получить сверхкороткий импульс, но и как эффективно спроектировать установку для его генерации.

Параллельно растёт и внутренний рынок: выставка «Фотоника. Мир лазеров и оптики-2024» показала рост экспозиции более чем на 50%, а государство делает ставку на локализацию полной технологической цепочки – от материалов до готовых устройств.

Перспективы: от лаборатории к индустрии

Главный потенциал методики – масштабируемость. Авторы прямо указывают: подход можно адаптировать для других задач, где прямое физическое моделирование требует огромных вычислительных ресурсов. Это открывает дорогу для применения в материаловедении, плазменной физике, энергетике и инженерном проектировании.

Если на базе метода появятся коммерческие инструменты управления экспериментальными установками, Россия сможет занять нишу в растущем мировом рынке фотоники, который уже оценивается в $20 млрд и растёт более чем на 10% в год.

Наука как высокоскоростной поиск

Новая разработка – яркий пример «научного ИИ»: нейросеть не заменяет физика – она берёт на себя рутинный перебор вариантов. В ближайшие годы подобные гибридные подходы станут стандартом в исследовательской инфраструктуре.

Для обычного потребителя прямой эффект проявится не сразу, но в долгосрочной перспективе ускорение фундаментальных исследований может привести к прорывам в электронике нового поколения, медицинской диагностике, сверхчувствительных сенсорах.

В таких задачах основная трудность связана с высокой стоимостью прямого физического моделирования: пространство параметров велико, а каждая проверка требует существенных вычислительных ресурсов. Мы показали, что сочетание нейросетевой суррогатной модели и точных расчетов позволяет существенно ускорить поиск перспективных режимов без потери физической содержательности результата
quote
like
heart
fun
wow
sad
angry
Последние новости
Главное
Рекомендуем
previous
next