通过优化算法和深度学习实现的纳米光子设备的反向设计:最近的成就和未来的前景

科学领域:

• 纳米光子学和纳米级光物质相互作用.
• 开发超紧,高性能纳米光子设备.

背景情况:

• 纳米光子设备的传统前设计方法具有局限性.
• 人工智能和优化方面的进步提供了新的设计范式.

研究的目的:

• 审查纳米光子设备反向设计的最新进展.
• 探索人工智能和自动化纳米光子设计的优化方法.

主要方法:

• 讨论了元启发式算法 (进化,基于群体) 和基于助理的优化.
• 探索深度学习技术:歧视性,生成性和强化学习.
• 分类反向设计的纳米光子设备及其方法.

主要成果:

• 突出了人工智能和优化在自动化纳米光子设备设计中的应用.
• 介绍了反向设计设备及其相关方法的分类.
• 总结了可用的开源工具和商业造厂用于反向设计.

结论:

• 由人工智能和优化驱动的反向设计对于下一代纳米光子学至关重要.
• 确定当前的挑战和该领域的未来研究方向.
• 强调了自动化纳米光子设备设计进一步进步的潜力.