Les outils et les méthodes d'apprentissage automatique sont à l'origine d'une révolution dans la compréhension des dynamiques complexes, avec un intérêt croissant dans les domaines de la physique des lasers et de la photonique ultrarapide. D'un point de vue fondamental, un domaine particulièrement prometteur est l'utilisation de la découverte guidée par les données pour étudier les systèmes non linéaires du point de vue du développement de nouvelles approches pour comprendre et modéliser les systèmes physiques. Nous avons récemment travaillé dans ce domaine avec des résultats passionnants dans l'étude des fibres optiques non linéaires, en nous concentrant sur l'utilisation de méthodes inverses (régression éparse) pour déterminer des modèles à partir de données (lien vers l'article ici) et sur l'utilisation de l'analyse de clusters multidimensionnelles pour identifier algorithmiquement les interactions linéaires et non linéaires contribuant à l'évolution du champ (lien article ici).
Ces dernières années ont vu la croissance et le développement rapides du domaine de la photonique intelligente, où des algorithmes d'apprentissage automatique sont associés à des systèmes optiques afin d'ajouter de nouvelles fonctionnalités et d'améliorer les performances. La photonique ultrarapide, c'est-à-dire la génération et la caractérisation d'impulsions lumineuses, l'étude des interactions entre la lumière et la matière sur de courtes échelles de temps et les mesures optiques à grande vitesse, est un domaine où l'apprentissage automatique présente un potentiel particulier d'accélération de la technologie. J'ai récemment participé à la rédaction d'un article de synthèse sur le sujet dans la revue Nature Photonics. Voir aussi la version open access.
J'ai récemment rédigé un article dans la revue Light : Science & Applications décrivant comment les impulsions femtosecondes d'un laser à fibre à verrouillage de mode ultrarapide peuvent être optimisées en temps réel en combinant des mesures spectrales uniques avec des algorithmes intelligents d'apprentissage automatique pour contrôler et piloter activement la dynamique intracavité. Vous pouvez accéder à cette ici.