Inverse design of figure eight fiber laser by artificial neural network
Notice bibliographique
Résumé
Fiber lasers have become indispensable tools in modern photonics, offering unparalleled efficiency, stability, and versatility. Among them, the figure-eight fiber laser (F8FL) has gained prominence for its ability to generate ultra-short pulses with high peak power, making it highly suitable for applications in ultrafast spectroscopy, nonlinear microscopy, and optical frequency comb generation. However, designing and optimizing F8FLs remains a significant challenge due to the intricate interplay of nonlinear effects, dispersion management, and gain dynamics. Traditional design approaches rely on numerical simulations and iterative experimental tuning, which are computationally expensive and often yield suboptimal results. To address these challenges, we introduce a machine learning-based inverse design framework for optimizing F8FL parameters. Using a dataset generated from numerical simulations, an artificial neural network (ANN) is trained to establish a direct mapping between pulse characteristics and the key amplifier parameters, including small-signal gain and saturation energy. This approach enables rapid and accurate prediction of laser settings required to achieve a target pulse profile, significantly reducing the computational burden compared to conventional numerical methods. Our results demonstrate that the trained ANN model achieves excellent agreement with numerical simulations, effectively predicting the optimal parameters for producing high-energy rectangular pulses in the dissipative soliton resonance (DSR) regime. To validate the effectiveness of the predicted parameters, the ANN outputs were independently verified using OptiSystem simulations, confirming strong agreement with the desired pulse profiles. This study highlights the potential of machine learning in photonics, paving the way for the development of self-optimizing, adaptive laser systems with enhanced precision and efficiency. The proposed methodology can be extended to other nonlinear optical systems, offering a powerful tool for accelerating the design and optimization of advanced fiber lasers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».