最近在使用深度生成模型的光子设备和相关平台的反向设计方面的进展
1Department of Intelligent Semiconductor Engineering, Chung-Ang University, Seoul, Republic of South Korea.
PeerJ. Computer science
|June 26, 2025
概括
深度生成模型正在通过允许创建复杂的高性能结构来彻底改变光学设备设计. 本综述探讨了各种深度学习方法,包括用于先进光学工程的生成对抗网络 (GAN).
科学领域:
- 光学和光学工程的光学和光学工程.
- 人工智能和机器学习
背景情况:
- 现代光学设备需要复杂的设计方法来处理日益增加的复杂性.
- 传统的优化技术,如拓优化,在高度复杂的设计中面临着局限性.
研究的目的:
- 为光学设备反向设计提供深度生成模型的全面概述.
- 分析和比较应用在这个领域的各种深度学习方法.
- 确定AI驱动光学设计的趋势并指导未来的研究.
主要方法:
- 深度学习方法的审查:多层感知子 (MLP),卷积神经网络 (CNN),自动编码器 (AE),生成对抗网络 (GAN) 和强化学习 (RL).
- 分析这些模型在光子设备的反向设计中的应用.
- 对不同深度学习方法的有效性和整合进行比较评估.
主要成果:
- 早期的研究主要使用基于MLP的方法.
- 最近的研究越来越多地使用CNN,GAN,AE和RL,以及先进的MLP模型.
- 每种深度学习方法都为光学设备的反向设计带来了独特的优势和挑战.
结论:
- 深度生成模型为已建立的优化方法提供了强大的互补方法.
- 该领域正在转向更先进的深度学习架构,用于复杂的光学设计.
- 需要进一步的研究才能充分利用这些人工智能驱动的设计技术的潜力.
