纳米光子学中的数据驱动方法:对支持人工智能的半导体设备的审查

科学领域:

• 光子学和纳米技术的使用.
• 在工程领域的人工智能.

背景情况:

• 传统的光子半导体设计依赖于试错和计算密集型模拟.
• 现代纳米光子设备的复杂性和庞大的设计空间需要先进的方法.

研究的目的:

• 对光子半导体设备的数据驱动,人工智能支持的设计策略进行审查.
• 突出从传统方法向深度学习框架的转变.
• 在各种元材料设计方面讨论人工智能实施.

主要方法:

• 在元材料设计中新兴的人工智能方法的以模型为中心的审查.
• 讨论深度学习框架,包括变压器模型.
• 分析人工智能在高自由度和大型语言模型辅助设计中的应用.

主要成果:

• 人工智能,特别是深度学习,有效地导航半端设备的复杂设计空间.
• 人工智能简化了前建模过程,克服了传统模拟的局限性.
• 人工智能有助于创建多功能且易于制造的纳米光子设备.

结论:

• 人工智能方法正在取代光子半导体设计中的传统方法.
• 解决制造和合效应等挑战是人工智能实施的关键.
• 人工智能为下一代纳米光子工程提供了强大的途径.