光纖激光器以其優(yōu)異的光束質(zhì)量、高穩(wěn)定性和緊湊型結(jié)構(gòu)為特點(diǎn)，在光通信和精密制造等領(lǐng)域具有重要意義。超短脈沖因其脈沖持續(xù)時(shí)間短、光譜含量多樣、峰值功率高等特點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于激光加工、光存儲、生物醫(yī)學(xué)、激光成像等領(lǐng)域。然而，光纖激光器內(nèi)部的超短脈沖演化過程復(fù)雜、高非線性，受到色散、損耗、增益和非線性效應(yīng)等諸多方面的影響。傳統(tǒng)的光纖激光器超短脈沖模擬采用分步傅立葉變換方法，該方法需要遍歷光纖內(nèi)的多個(gè)參數(shù)以達(dá)到脈沖的最佳狀態(tài)，模擬是一個(gè)非常耗時(shí)的過程。

    為了解決這一問題，研究人員探索了將人工智能算法引入光纖激光器超短脈沖優(yōu)化的創(chuàng)新方法。Han等人使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來擬合和預(yù)測多個(gè)參數(shù)對光纖激光器內(nèi)脈沖特性的影響，通過遺傳算法實(shí)現(xiàn)參數(shù)優(yōu)化，以確定最佳脈沖持續(xù)時(shí)間、脈沖能量和峰值功率。這種方法的優(yōu)點(diǎn)在于可以快速有效地綜合評估多個(gè)參數(shù)對超短脈沖特性的影響，無需進(jìn)行大量的實(shí)驗(yàn)和復(fù)雜的理論分析。

    具體來說，研究人員首先使用分步傅立葉變換生成訓(xùn)練樣本，每個(gè)樣本封裝了激光腔參數(shù)并輸出脈沖信息。然后，構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，將這些樣本作為數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，以擬合七個(gè)激光腔參數(shù)與脈沖信息之間的非線性關(guān)系。訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)﹄S機(jī)生成的七個(gè)激光腔參數(shù)的脈沖信息進(jìn)行預(yù)測。接著，利用遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成的擬合函數(shù)，搜索鎖模光纖激光器的極值，從而達(dá)到最佳性能。遺傳算法基于自然選擇的概念，通過隨機(jī)創(chuàng)建初始個(gè)體群體，評估它們的適應(yīng)度，選擇得分最高的個(gè)體作為親本，通過交叉和突變產(chǎn)生下一代，形成新的種群，逐步逼近最優(yōu)解。

    通過這種方法，研究人員成功地優(yōu)化了光纖激光器的超短脈沖特性，脈沖寬度被縮短到最小2.03159ps，比數(shù)據(jù)集中的最小脈沖寬度范圍小0.96841ps；脈沖能量有所增加，最大記錄能量為115.345pJ，超過了數(shù)據(jù)集中最大能量范圍8.345pJ；峰值功率也得到了提高，最大記錄峰值功率為21.1061W，超過了數(shù)據(jù)集中7.1061W的最大功率范圍。

    這種基于人工智能算法的光纖激光器超短脈沖優(yōu)化方法，不僅顯著提高了優(yōu)化效率和準(zhǔn)確性，還為激光精密加工等潛在應(yīng)用鋪平了道路。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，其在光纖激光器領(lǐng)域的應(yīng)用前景將更加廣闊。