使用机器学习在加速老化测试期间预测量子级联激光器的早期故障

该研究使用机器学习算法预测量子级联激光器的过早失效。研究人员在加速老化测试期间收集了标准电气和光学设备测量值，并使用支持向量机进行预测。结果显示，该算法能够以高置信度预测过早失效，并在老化过程结束时正确分类所有测量值。这项工作将影响未来的设备分析，并可能导致对QCL过早失效的物理机制的见解。