Аспирант физического факультета Ярослав Романовский прошел курс «Нейронные сети и их применение в научных исследованиях» и стал одним из победителей конкурса публикаций 7-го потока MSU.AI. Работа была представлена на конференции «Невская фотоника – 2025» в г. Санкт-Петербурге.
Создание фемтосекундных (10-15 секунды) импульсов требует как существенную ширину спектра, так и минимизацию фазовой задержки между спектральными компонентами. Спектральная фаза импульса определяет его временную огибающую, меняя ее форму, и, таким образом, влияя на длительность и пиковую интенсивность – одни из ключевых параметров в экспериментах.
В рамках данной работы экспериментально реализован метод измерения длительности фемтосекундных лазерных импульсов реальной лазерной системы ближнего инфракрасного диапазона с применением машинного обучения. Преимуществом данного метода в сравнении с традиционными методиками частотно-разрешенного оптического стробирования и спектральной фазовой интерферометрии является отсутствие необходимости использования дорогостоящих нелинейных кристаллов и итеративных алгоритмов.
Ярослав Олегович Романовский, аспирант кафедры общей физики и волновых процессов физического факультета МГУ: «При прохождении достаточно интенсивного сверхкороткого импульса через нелинейную среду (например, простую пластину из оптического стекла) возникает эффект Керра и фазовая самомодуляция (ФСМ), в результате после прохождения пластины форма спектра импульса меняется. Характер изменения формы спектра после ФСМ связан с исходным временным профилем импульса. Эту информацию можно использовать для восстановления фазы исходного импульса при помощи нейросетевой модели. В результате обученная на результатах численного моделирования нейросетевая модель может восстанавливать фазу и длительность реальных импульсов всего из двух измерений спектра до и после прохождения нелинейной среды».
Для обучения полносвязной нейросетевой модели был создан датасет из 200 000 тысяч импульсов с результатами численного моделирования распространения фемтосекундных импульсов с начальными параметрами, близкими к диапазону реальной лазерной системы ближнего инфракрасного диапазона в лаборатории. Входными данными нейросетевой модели являются спектры исследуемого лазерного импульса до и после нелинейного взаимодействия, выходные данные – исходная спектральная фаза импульса. Далее, реализовав экспериментальную схему в лаборатории, нейросеть, обучившаяся только на синтетических данных, показала свою работоспособность на реальных данных спектров из эксперимента.
Ярослав Олегович Романовский, аспирант кафедры общей физики и волновых процессов физического факультета МГУ: «В будущем этот подход можно масштабировать на другие нелинейные эффекты (например, генерацию третьей гармоники) на имеющуюся в нашей лаборатории лазерную систему фемтосекундных лазерных импульсов среднего инфракрасного диапазона, позволив за счет быстродействия нейросетевой модели оперативно контролировать длительность импульсов в эксперименте».
