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引言/ M# ]" |! {$ m: Z6 T3 G2 B t
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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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。# x5 W, K- m0 G
. 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:. Y% S5 ?$ s* N: \
, _' V, O# y4 n- nd2?/d???2 + (n2(???) - n2eff)? = 0, h1 Z! m7 A3 |& T! X7 x' o
) 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。
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% {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$ Q% T$ ], u# R) W( s; l
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。4 C5 `' f5 {' }/ E
' 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。& L& \- E4 @; Q7 t( J
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圖3:簡單的MDP示意圖。# |& [/ @. x' p) y4 ^2 ]
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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。- o+ Q; D8 h, n4 l9 R+ Q+ s
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% ^) 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:, e" d ?3 b5 X- P) z
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. `% Q( v3 X2 a5 L9 u( a
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。, V, X* w) Y9 C, j
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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。. v9 s5 N0 ~- ]3 ^, K4 ~
! 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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深圳逍遙科技有限公司(Latitude Design Automation Inc.)是一家專注于半導體芯片設計自動化(EDA)的高科技軟件公司。我們自主開發(fā)特色工藝芯片設計和仿真軟件,提供成熟的設計解決方案如PIC Studio、MEMS Studio和Meta Studio,分別針對光電芯片、微機電系統(tǒng)、超透鏡的設計與仿真。我們提供特色工藝的半導體芯片集成電路版圖、IP和PDK工程服務,廣泛服務于光通訊、光計算、光量子通信和微納光子器件領域的頭部客戶。逍遙科技與國內(nèi)外晶圓代工廠及硅光/MEMS中試線合作,推動特色工藝半導體產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展,致力于為客戶提供前沿技術與服務。
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