使用深度神经网络来设计一个光学光子晶体半减法器

科学领域:

• 光子学是指光子学的使用方法.
• 光学计算是指光学计算的应用.
• 材料科学 材料科学 材料科学

背景情况:

• 光学计算比电子计算具有优势,但需要高效的光学逻辑门.
• 光子晶体结构为设计光学设备提供了一个多功能平台,因为它们具有独特的光操纵特性.

研究的目的:

• 引入一种新的光学半减法结构,利用周期光子晶体.
• 使用深度神经网络 (DNN) 为光学半减法器优化光子晶体结构.

主要方法:

• 设计和模拟一个杆在空气中的光子晶体结构.
• 使用深度神经网络 (DNN) 在光子晶体内优化缺陷棒.
• 使用平面波膨胀 (PWE) 方法计算带结构.
• 使用有限差时域 (FDTD) 方法分析光辐射和功率输出.

主要成果:

• 一个紧而简单的光学半减法器结构成功设计.
• 深度神经网络 (DNN) 有效地优化了光子晶体结构.
• 设计的半减电器在高状态下表现出相同的输出功率,这是光学电路的理想特征.

结论:

• 由DNNs优化的拟议的光子晶体结构,代表了光学半分离器设计的重大进步.
• 简单和小尺寸使得这种结构非常适合集成到光学集成电路中.
• 这项工作展示了将DNN与光子晶体相结合的潜力,以开发高效的光学逻辑设备.