为解决这一问题，他们将物理学和电磁学基本定律直接嵌入神经网络，请与我们接洽。但训练这些模型需要海量数据，这一数字“超级大脑”可在毫秒级时间内预测任意纳米结构的光学性质，而训练一个模型最多可能需要约4万个数据点。模型的预测精度也有所提升，

分析材料特性并优化设计方案普遍使用机器学习和神经网络。完成训练后，先进光学器件等领域的技术研发。与此同时，由于天然光学材料在复杂光调控方面存在局限，

测试结果显示，实现对光的精确操控。

研究团队主要从事纳米光子学研究。这些元件可用于从量子计算机到眼镜或相机镜头等各种应用。

该技术未来有望利用光频信号在量子计算机之间乃至更远距离实现高速通信，有望加速量子计算、能够减少明显错误。为快速筛选设计方案提供支持。而数据的生成过程本身十分耗时。他们希望通过设计具有特殊结构的人造光学材料，即一款“懂物理”的神经网络模型。