Karmaşık yapılı fiber ızgaraların yapay zeka algoritmaları ile tersine tasarımı
Reverse design of complex structured fiber using artificial intelligence algorithms
Yazar: CEYLAN ÇİÇEK
Danışman: PROF. DR. İSA NAVRUZ
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Makine öğrenmesi = Machine learning

Özet:
Fiber Bragg ızgaralar (FBG), optik iletişim ve sensör uygulamaları için yaygın olarak kullanılan oldukça önemli bileşenlerdir. Bununla birlikte, FBG'lerin yansıma spektrumlarını istenen özelliklere göre uyarlamak matematiksel olarak karmaşık bir çaba gerektirir. Bu zorluğun üstesinden gelmek amacıyla araştırmacılar başarılı sonuçlar üretebilen ancak süre açısından zaman alıcı, Benzetimli Tavlama (BT) algoritması gibi çeşitli optimizasyon algoritmaları kullanmışlardır. Bu araştırma, karmaşık, zaman alıcı ve sayısal olarak analiz edilmesi zor olan sistemler için genellikle tercih edilen yapay zeka uygulamalarını kullanarak doğrusal olmayan tasarım gerektiren faz kaymalı FBG'lerin tasarım parametrelerini hesaplamak için yapılmıştır. Amaç, makine öğrenmesi algoritmalarının yeteneklerinden yararlanarak FBG'lerin tasarım parametrelerini elde etme sürecini hızlandırmaktır. FBG'lerin tasarım parametrelerini güvenilir ve verimli bir şekilde belirlemek için belirli hata metrikleri kullanılarak üç adet makine öğrenmesi algoritması önerilmiş ve belirlenen hata metrikleriyle değerlendirilmiştir. Bu makine öğrenmesi modelleri Python ve MATLAB programlama dilleriyle oluşturulmuş yapay sinir ağları, Gradyan İniş (GD) tabanlı sinir ağı modeli ve Rastgele Orman (RF) algoritmasıdır. Bu modellerden yapay sinir ağları, karmaşık ve doğrusal olmayan ilişkileri daha iyi modelleyebilmesi ve kullanılan optimizasyon algoritmasının katkısıyla FBG tasarım parametrelerinin doğru hesaplanmasında daha etkili olmuştur.

Abstract:
Fiber Bragg gratings (FBGs) are important components widely used for optical communication and sensor applications. However, tailoring the reflectance spectra of FBGs to desired properties is mathematically complex. To overcome this challenge, researchers have used various optimization algorithms such as the Simulated Annealing (SA) algorithm, which can produce successful results but is time-consuming. This research has been carried out to calculate the design parameters of phase-shifted FBGs that require nonlinear design using artificial intelligence applications, which are generally preferred for systems that are complex, time-consuming, and difficult to analyze numerically. The aim is to speed up the process of obtaining the design parameters of FBGs by utilizing the capabilities of machine learning algorithms. Three machine learning algorithms are proposed and evaluated using specific error metrics to reliably and efficiently determine the design parameters of FBGs. These machine learning models are artificial neural networks built with Python and MATLAB programming languages, Gradient Descent (GD) based neural network model, and Random Forest (RF) algorithm. Among these models, artificial neural networks were more effective in the accurate calculation of FBG design parameters due to its ability to better model complex and nonlinear relationships and the contribution of the optimization algorithm used.