APL Photonics更新 | 人工智能驅(qū)動的光電子技術：革新設計和建模

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引言
人工智能（AI）正在改變光電子技術的格局，為正向建模和反向設計挑戰(zhàn)提供創(chuàng)新解決方案。本文探討了AI在光電子技術中的前沿應用，重點關注兩種主要方法：用于正向建模的物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡（PINNs）和用于反向設計的強化學習（RL）[1]。
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, L0 |' l1 M1 U6 L5 |1 G( B' H1 l! Q4 N
  u  g* u0 R  K; h基于物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡的正向建模
  O5 q, t$ s/ n2 t+ Z. ?傳統(tǒng)的光電子器件建模方法通常依賴于通過耗時的數(shù)值模擬生成的大量數(shù)據(jù)集。PINNs通過將物理定律直接納入神經(jīng)網(wǎng)絡架構，提供了一種有前景的替代方案，無需大型訓練數(shù)據(jù)集。
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圖1：利用神經(jīng)網(wǎng)絡的可微分性來估計和施加所需的物理約束。

. g' ]7 i( y7 ]( {. ~9 S. F在光電子技術中，PINNs可用于波導的模態(tài)分析。網(wǎng)絡被訓練來解決歸一化的亥姆霍茲方程：

, _' V, O# y4 n- nd2?/d???2 + （n2（???） - n2eff）? = 0

) W. A: W8 J/ X' G+ w: G其中，???是歸一化的空間維度，?表示電場的y方向分量，n（???）表示折射率剖面，neff是結(jié)構的有效折射率。
. v! R4 d# }2 G/ ^0 ?
% {9 P. {& b+ a. k  u4 }- o# `PINNs方法具有以下優(yōu)勢：

無網(wǎng)格特性：網(wǎng)絡在用戶定義的點云上運行，無需復雜的網(wǎng)格劃分技術。

連續(xù)性：學習到的函數(shù)在整個解域中保持連續(xù)。

靈活性：PINNs可以輕松適應不同的器件幾何形狀和材料特性。
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9 U! M, F* o0 a. b9 V  Y2 G  S一項關于平板波導的案例研究展示了PINNs在預測傳播模式及其相應有效折射率方面的有效性。結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的有限差分方法相比，PINNs可以實現(xiàn)更高的精度，特別是在粗略離散化的情況下。
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3 Q$ B) a4 s$ B! M; X# I圖2：平板波導的示意圖。
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, {, s3 K6 o" e/ s/ Q% q基于強化學習的反向設計
光電子技術中的反向設計旨在確定能夠?qū)崿F(xiàn)所需光學特性的最佳器件參數(shù)。傳統(tǒng)優(yōu)化方法通常難以處理大型設計空間和復雜約束。強化學習（RL）通過與環(huán)境交互學習最佳設計策略，提供了一種有前景的替代方案。

' i1 y7 x! f4 y0 cActor-Critic（A2C）RL方法特別適合光電子反向設計。結(jié)合了價值估計和策略改進，允許高效探索設計空間。

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圖3：簡單的MDP示意圖。

一項關于優(yōu)化光柵耦合器的案例研究展示了RL在光電子反向設計中的強大能力。A2C-RL方法僅用14次迭代就實現(xiàn)了比初始設計提高34%的透射率，優(yōu)于傳統(tǒng)的粒子群優(yōu)化（PSO）方法。


% ^) T  |8 `8 d! a8 a3 H圖4：（a） 光柵耦合器的3D模型。（b） 對應的2D模型，提供了幾何參數(shù)、使用的材料和仿真環(huán)境中使用的邊界條件的詳細表示。
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RL方法用于反向設計的主要優(yōu)勢包括：

高效探索大型設計空間

能夠同時處理多個設計參數(shù)

有可能發(fā)現(xiàn)新穎、非直觀的設計
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未來發(fā)展方向
AI技術在光電子技術中的應用為未來的研究和應用開辟了新的機遇。有前景的方向包括：

物理信息神經(jīng)算子（PINOs）：這些模型可以解決整個微分方程族，可能導致量子光電子技術跨域分析的即時求解器。

基于RL的通用光電子優(yōu)化器（GPO）：一種多用途優(yōu)化工具，能夠提高各種應用領域中光電子器件的性能。

AI光電子設計和探索專家（PhoDex-AI）：一個全AI系統(tǒng)，結(jié)合PINOs進行正向建模，RL進行優(yōu)化，以及大型語言模型進行用戶交互。
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圖5：設想的AI光電子設計和探索專家（PhoDex-AI）軟件工具框圖。該工具包括模仿光電子器件行為的物理信息神經(jīng)算子（PINOs），全局優(yōu)化光電子器件性能的RL優(yōu)化器，以及用于與用戶交流的大型語言模型（LLM），如生成預訓練轉(zhuǎn)換器（GPT）。
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; }0 \& `! i3 `) Y" h/ H結(jié)論
5 @5 _$ J7 e8 v+ qAI驅(qū)動的方法正在徹底改變光電子技術領域，為正向建模和反向設計提供強大的工具。PINNs為解決復雜的光電子問題提供了一種高效、無需數(shù)據(jù)的方法，而RL技術則能夠探索廣闊的設計空間，發(fā)現(xiàn)最佳器件配置。隨著這些技術的不斷發(fā)展，可以期待在光電子器件設計方面取得前所未有的進展，從而在各個領域帶來新的應用和性能提升。

! N9 R0 Y1 @0 O  o' K, O8 k* h參考文獻[1] M. G. Mahmoud, A. S. Hares, M. F. O. Hameed, M. S. El-Azab, and S. S. A. Obayya, "AI-driven photonics: Unleashing the power of AI to disrupt the future of photonics," APL Photonics, vol. 9, no. 8, p. 080902, Aug. 2024, doi: 10.1063/5.0220766.
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