Название: Области применения методов машинного обучения при проектировании оптических систем
Авторы и аффилиации: Нестеров Г.В.
(основной автор / докладчик)
Научно-технологический центр уникального приборостроения РАН (НТЦ УП РАН)

Хохлов Д.Д.
Научно-технологический центр уникального приборостроения РАН (НТЦ УП РАН)

Аннотация: Процесс проектирования оптической системы включает в себя определение большого количества параметров для достижения требуемых характеристик. Внедрение методов машинного обучения может быть использовано для оптимизации этого процесса за счет автоматизации отдельных задач, выполняемых вручную. Методы машинного обучения могут применяться на разных этапах проектирования оптических систем от выбора начальной конфигурации системы при синтезе до оптимизации параметров полученной системы и её анализа. Внедрение этих методов позволит не только сократить время, затрачиваемое на проектирование, но и повысить качество создаваемых систем. В настоящей работе представлен краткий обзор существующих задач в проектировании оптических систем, которые могут решены с использованием методов машинного обучения, существующих решений для автоматизированного проектирования оптических систем, использующих нейронные сети, а также характерных ограничений существующих моделей.
Тип: Сборник (научных трудов)
Полное название конференции
(съезда, симпозиума):
АКУСТООПТИЧЕСКИЕ И РАДИОЛОКАЦИОННЫЕ МЕТОДЫ ИЗМЕРЕНИЙ И ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ
Место проведения: Москва, 2024 Научно-технологический центр уникального приборостроения РАН
Вид конференции: Международная
Тип доклада: устный
Страницы: 575-578
Номера тем гос.задания: FFNS-2024-0002
Ссылка на ЦКП и/или УНУ: имеется
Ссылка на страницу в eLIBRARY: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=75064642
eLIBRARY ID: 75064642
Код EDN: YSVGDG
Рекомендуемая библиографическая ссылка: Нестеров Г.В., Хохлов Д.Д. Области применения методов машинного обучения при проектировании оптических систем // АКУСТООПТИЧЕСКИЕ И РАДИОЛОКАЦИОННЫЕ МЕТОДЫ ИЗМЕРЕНИЙ И ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ / Сборник трудов. 2024. С. 575-578. EDN: YSVGDG.