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深度学习赋能的纳米光子学逆向设计

DOI：10.1515/nanoph-2019-0474 期刊：Nanophotonics 出版年份：2020 更新时间：2025-09-23 15:19:57
摘要： 深度学习已成为人工智能领域解决复杂数据驱动问题的主导方法。该方法最初几乎仅应用于计算机科学领域（如图像分析和自然语言处理），如今已迅速拓展至物理、化学和材料科学等众多科学领域。最近，深度神经网络被引入纳米光子学领域，成为获取任意纳米光子结构拓扑与成分及其相关功能特性之间非线性映射关系的强大工具。本文讨论了深度学习在纳米光子器件逆向设计中的最新研究进展，重点聚焦监督学习、无监督学习和强化学习这三种现有范式。同时探讨了深度学习正向建模（即人工智能如何学习求解麦克斯韦方程组）问题，并对该快速发展的研究领域进行了展望。
作者： Sunae So，Trevon Badloe，Jaebum Noh，Junsuk Rho，Jorge Bravo-Abad
AI智能分析
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研究概述 实验方案

研究目的

讨论深度学习在纳米光子器件逆向设计中的最新进展，重点关注监督学习、无监督学习和强化学习范式，以及深度学习正向建模。

研究成果

深度学习为近似求解麦克斯韦方程以及逆向设计各类可能超越人类能力的纳米光子器件提供了新平台。尽管深度学习近期才被引入纳米光子学领域，但其根本性的范式变革及在发现新型纳米光子器件与功能方面的潜力正引发越来越多的关注。然而，如何确保优化方案、降低对人工直觉的依赖、拓展设计空间以及理解深度学习机制等挑战仍然存在。

研究不足

深度学习模型为逆向设计问题提供的解决方案不能保证是最优或全局最优的。深度学习逆向设计方法依赖人类直觉来确定基本形状和问题设置。如果训练数据的设计空间有限，则并非总能实现"按需"结构设计。深度学习的学习机制如同黑箱，难以利用训练好的网络进行进一步分析。

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