混合框架集成深度学习和优化方法用于纳米光子学逆向设计
Harit Keawmuang1, Shiqi Hu1, Trevon Badloe2,3
1Department of Mechanical Engineering, Pohang University of Science and Technology (POSTECH), Pohang 37673, Republic of Korea.
ACS applied materials & interfaces
|May 30, 2025
概括
人工智能 (AI) 正在通过混合框架彻底改变纳米光子反向设计. 这些模型将深度学习与经典优化相结合,以实现高效,可制造的纳米级设备设计.
科学领域:
- 纳米光子学 纳米光子学
- 计算科学 计算科学
背景情况:
- 人工智能 (AI) 是纳米光子学的一个变革性工具.
- 纳米级设备的反向设计是开发的一个关键领域.
研究的目的:
- 探索人工智能驱动的方法在纳米光子反向设计的趋势.
- 专注于混合框架,将深度学习和经典优化结合起来.
主要方法:
- 混合模型将深度学习 (例如神经网络) 与经典优化 (例如附加方法,进化算法) 集成在一起.
- 物理信息神经网络 (PINNs) 将物理定律嵌入到学习过程中.
主要成果:
- 混合框架比独立方法提供更快的融合和更高的设计效率.
- 这些方法使得纳米光子设备的多样化,制造可行的解决方案的探索成为可能.
- PINNs减少了数据的依赖性,并提高了可解释性.
结论:
- 人工智能驱动的混合框架正在推进纳米光子学反向设计.
- 这些方法促进了纳米光子技术和功能材料工程中的可扩展和实用的创新.


