Анализ эффективности (контроль ИИ)

ИИ здесь нужен не для «магии», а для реальной обработки сигналов.

Как именно применить ИИ:

1. Обучение на синтетических данных
Сгенерируй в Python (библиотека numpy + scipy) тысячи сигналов с двух детекторов:
· Тип A: короткий фотонный цуг (высокая «плотность») → узкий пик
· Тип B: длинный цуг (низкая плотность) → растянутый пик
ИИ (простая нейросеть из 3 слоёв) учится их различать с точностью >99%.
2. Реальное распознавание
Подключаешь FPGA с обученной моделью (можно даже на Raspberry Pi + USB-осциллограф). Модель сжимаешь через TensorFlow Lite.
3. Демо для клиента
Записываешь видео: «Смотрите, обычный приемник видит только энергию, а наш ИИ-декодер различает два потока данных на одной частоте».

Важно: Это не требует доказательства существования «фотоноплотности» как новой физики. Достаточно показать, что разные атомные переходы дают статистически разные формы импульсов, и ИИ может их разделить. Это уже наука, а не лженаука.