近日，瑞典查尔姆斯理工大学研究团队在纳米光子学计算领域取得重要突破。由菲利普·塔辛教授与维克多·利利亚博士领衔的团队，将电磁学基本定律直接植入机器学习模型，构建出具备物理先验知识的数字模拟系统。传统神经网络依赖海量数据自学物理规律，单次数据生成耗时数十分钟至数小时，完整模型训练常需三十天。该团队创新性地赋予算法基础物理框架，使其在训练前即掌握自然法则，彻底摒弃低效的试错式学习。实测表明，该方法将模型训练周期缩短十倍，由三十天骤降至三天，且预测精度显著提升，可毫秒级输出复杂微纳结构的光学参数。此项技术突破将大幅加速量子计算机光子晶体互联架构、超轻薄相机镜头及智能眼镜等高端光学组件的研发进程。相关成果已发表于《激光与光子学评论》期刊，证实了物理先验知识引导人工智能在复杂工程模拟中的巨大潜力。