随着科学技术的不断进步，机器学习（ML）、深度神经网络（DNNs）等人工智能领域的技术逐渐成为科学与工程领域不可或缺的重要工具。 这些技术不仅在计算机科学的传统领域发挥作用，而且在光学和设计领域也发挥着作用。 VPIPHOTONICS最近推出了VPItoolKit ML框架插件库，旨在支持先进的机器学习和深度神经网络应用，用于光学系统和设备的设计和优化。
VPICopyToolkit ML Framework 插件库可以与 VPIPHOTONICS DesignSuite 套件中的各种工具集成。 该插件提供深度神经网络 （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、光学器件表征、评估和逆向设计。 这个功能强大的插件使用户能够轻松部署自定义机器学习 （ML） 算法，并提供用户可以立即使用的基于 Python 的开源深度神经网络 （DNN）。 配备直观易用的界面，用户可以轻松操作模型参数和收敛约束。
VPItoolkit ML框架的目的是通过收集已知的训练数据集，帮助用户在现有证据和存在不确定性的情况下构建模型。 这些数据集可用于训练 DNN 模型或其他监督式自定义模型。 其灵活的数据提取器和模型加载器使用户能够轻松、无缝地处理数字、电子和光学信号。 该插件在设计时考虑了多种信号类型，以满足不同领域的数据处理需求。 通过直观易用的界面，用户可以轻松访问深度神经网络 （DNN） 的超参数，以快速优化模型以获得更好的性能。 同时，该插件支持使用开源文件格式（HDF5）来存储大型、复杂、异构的数据，进一步增强了其灵活性和适用性。 以下是两个典型的示例和结果：
基于深度神经网络 （DNN） 的短程应用NRZ 和 PAM4 信号均衡
图1是系统原理图。 左边是NRZ发射器、马赫曾德尔调制器等模块，信号通过光纤传递到右边的接收器，并转换为模数产生输出。 VPItoolkit ML框架的工作原理是插入一个数字数据提取器，输入为理想比特流，输出为通过系统后产生的偏斜信号，并将输入输出对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、神经元数和收敛的周期数。将大量训练数据集输入算法以定义信号均衡模型，并通过 DNN 调整系统输出以接近理想的输入信号。
图2** 结果显示，原始序列用蓝色表示，DNN 均衡后的输出比特流用红色表示。 输出与原始信号非常接近，这验证了模型的有效性。 同样的方法也适用于相干系统。
图1
图2
此示例可轻松将数字数据提取器和模型加载器插入数字信号处理 （DSP） 中，从而实现 DNN 与现代基准 DSP 算法的有效集成，以实现端到端性能**。 此功能使用户能够全面了解均衡效果，并可根据需要进行优化。 值得注意的是，该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）都是透明的，具有广泛的适用性。 为了帮助您更好地理解和应用此示例，VPIPHOTONICS提供了详细的NRZ和PAM4演示，指导您逐步完成如何设置原理图和用例。
DNN 用于特定的放大器设计
特性和性能参数的表征
图3为了验证具有 4 个输入的 2 级 EDFA 的原理图，需要将四个信号多路复用为输入，信号通过光纤放大器以收集输入和输出以训练深度神经网络模型。
图4通过比较 EDFA 模型（绿线）和 DNN 模型（蓝线），可以看出，与物理模型不同，DNN 模型支持在模拟环境中探索不同的配置，而不会有损坏实验室中物理设备的风险。
图3
图4
VPItoolkit ML Framework插件库具有更多的应用场景，如光纤非线性补偿、优化系统参数、估计传输质量等，极大地方便了大数据集的收集和存储，无需编码即可轻松访问DNN超参数，并无缝集成到现有的VPIPHOTONICS设计套件中。
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