VPIphotonics推出VPItoolkit™ ML Framework插件库，助力光学系统设计与深度学习优化
随着科技的不断进步，机器学习（ml）和深度神经网络（dnn）等人工智能领域的技术逐渐成为科学和工程领域中不可或缺的重要工具。这些技术不仅在传统的计算机科学领域发挥作用，也在光学仿真和设计中崭露头角。vpiphotonics近期推出了vpitoolkit™ ml framework插件库，旨在为用户提供先进的机器学习和深度神经网络的应用支持，助力光学系统和器件的设计和优化。
vpitoolkit™ ml framework插件库可以与vpiphotonics design suite套件的各种仿真工具集成使用。该插件提供了深度神经网络（dnn）的实现和设计，涵盖多个应用领域，包括光学系统的均衡、非线性补偿、光学器件的特征描述、评估和逆向设计。这一功能强大的插件使用户能够轻松部署定制的机器学习（ml）算法，并提供了一个基于python的开源深度神经网络（dnn），用户可以立即投入使用。配备直观易用的界面，方便用户操作模型参数和收敛约束。vpitoolkit™ ml framework的目的是通过收集已知的训练数据集，帮助用户建立模型，基于已有的证据在存在不确定性的情况下进行预测。这些数据集可用于训练dnn模型或其他有监督的定制模型。利用其灵活的数据提取器和模型加载器，用户能够轻松、无缝地操作数字、电子和光学信号。插件的设计充分考虑了多种信号类型，以满足不同领域的数据处理需求。通过直观且易于使用的界面，用户可以方便地访问深度神经网络（dnn）的超参数，从而迅速优化模型以提高性能。同时，插件支持使用开源文件格式（hdf5）存储大型、复杂、异构数据，进一步增强了其灵活性和适用性。下面是两个典型仿真示例及结果：
在短距离应用中基于深度神经网络（dnn）的nrz 和 pam4 信号均衡
图1是系统原理图。在左侧，有nrz 发射机、mach-zehnder 调制器等模块，信号通过光纤到达右侧接收端，并经过模拟到数字转换，产生一个输出。vpitoolkit™ ml framework的工作原理是通过插入数字数据提取器，输入为理想的位流，输出为通过系统后产生的偏斜信号，输入-输出对被加载到深度神经网络模型算法中，用户可以在软件中设置深度神经网络（dnn）的超参数，包括 dnn 模型中的层数、神经元数量以及用于收敛的周期数。大量的训练数据集被输入算法以定义模型，用于信号均衡，通过dnn对系统输出进行调整以逼近理想的输入信号。图2展示了仿真结果，原始序列以蓝色表示，经过dnn均衡后的输出位流为红色。输出与原始信号高度接近，验证了该模型的有效性。这种方法同样适用于相干系统。图1图2该示例在数字信号处理（dsp）中轻松插入数字数据提取器和模型加载器，以支持 dnn与现代基准 dsp 算法进行有效集成，实现了端到端的性能仿真。用户可通过该功能全面了解均衡效果，并在需要时进行优化。值得注意的是，模型不受特定信号格式的限制，对任何调制格式（m qam、m pam、ofdm 等）透明，具有广泛的适用性。为了帮助用户更好地理解和应用这一示例，vpiphotonics提供了详尽的 nrz 和 pam4 演示demo，逐步指导用户如何设置原理图和用例。
dnn用于特定的放大器设计中的
特性和性能参数表征
图3为鉴定具有 4 个输入的 2 级 edfa 的原理图，四路信号复用后作为输入，信号通过光纤放大器后收集输入和输出来训练深度神经网络模型。图4通过比较仿真的edfa模型（绿线）和dnn模型（蓝线），可以看出，与物理模型不同，利用dnn模型能够在模拟环境中探索不同的配置，而无需在实验室中冒损坏物理设备的风险。图3图4vpitoolkit™ ml framework插件库还有更多应用场景，如光纤非线性补偿、优化系统参数和估算传输质量等，极大方便了大型数据集的收集和存储，无需编码可以轻松访问 dnn 超参数，并且无缝集成到现有的vpiphotonics design suite中。
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图3为鉴定具有 4 个输入的 2 级 edfa 的原理图，四路信号复用后作为输入，信号通过光纤放大器后收集输入和输出来训练深度神经网络模型。图4通过比较仿真的edfa模型（绿线）和dnn模型（蓝线），可以看出，与物理模型不同，利用dnn模型能够在模拟环境中探索不同的配置，而无需在实验室中冒损坏物理设备的风险。图3图4vpitoolkit™ ml framework插件库还有更多应用场景，如光纤非线性补偿、优化系统参数和估算传输质量等，极大方便了大型数据集的收集和存储，无需编码可以轻松访问 dnn 超参数，并且无缝集成到现有的vpiphotonics design suite中。
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