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

逍遙設(shè)計自動化

引言
- {9 C, @- Y$ Z: z- U  D人工智能（AI）正在改變光電子技術(shù)的格局，為正向建模和反向設(shè)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(shù)中的前沿應(yīng)用，重點關(guān)注兩種主要方法：用于正向建模的物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PINNs）和用于反向設(shè)計的強化學習（RL）[1]。
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基于物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的正向建模
8 E  y% `% }+ h" F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(luò)架構(gòu)，提供了一種有前景的替代方案，無需大型訓練數(shù)據(jù)集。


圖1：利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可微分性來估計和施加所需的物理約束。
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在光電子技術(shù)中，PINNs可用于波導的模態(tài)分析。網(wǎng)絡(luò)被訓練來解決歸一化的亥姆霍茲方程：
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6 j8 s( _- r9 d8 }d2?/d???2 + （n2（???） - n2eff）? = 0

2 B, C4 h" U4 K5 ?9 L; O+ f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(gòu)的有效折射率。

PINNs方法具有以下優(yōu)勢：

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

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(yīng)不同的器件幾何形狀和材料特性。
[/ol]
# U2 @0 c! Q6 e& y: ]2 Y9 q2 x" x一項關(guān)于平板波導的案例研究展示了PINNs在預(yù)測傳播模式及其相應(yīng)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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# e/ z- ]. F/ k. r. p圖2：平板波導的示意圖。
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* n3 v. F# U7 {) x) w6 F基于強化學習的反向設(shè)計
5 N& n2 ]/ u) B% g# R光電子技術(shù)中的反向設(shè)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(shè)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(shè)計策略，提供了一種有前景的替代方案。

Actor-Critic（A2C）RL方法特別適合光電子反向設(shè)計。結(jié)合了價值估計和策略改進，允許高效探索設(shè)計空間。
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圖3：簡單的MDP示意圖。
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一項關(guān)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(shè)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(shè)計提高34%的透射率，優(yōu)于傳統(tǒng)的粒子群優(yōu)化（PSO）方法。
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圖4：（a） 光柵耦合器的3D模型。（b） 對應(yīng)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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. U2 U$ j- E. |4 F9 l$ `4 e/ iRL方法用于反向設(shè)計的主要優(yōu)勢包括：
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高效探索大型設(shè)計空間

能夠同時處理多個設(shè)計參數(shù)

有可能發(fā)現(xiàn)新穎、非直觀的設(shè)計

未來發(fā)展方向
AI技術(shù)在光電子技術(shù)中的應(yīng)用為未來的研究和應(yīng)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(shù)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(yīng)用領(lǐng)域中光電子器件的性能。

AI光電子設(shè)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(shè)想的AI光電子設(shè)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(yù)訓練轉(zhuǎn)換器（GPT）。
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- o. W) F. i- h* Z2 x. l( {結(jié)論
AI驅(qū)動的方法正在徹底改變光電子技術(shù)領(lǐng)域，為正向建模和反向設(shè)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(shù)則能夠探索廣闊的設(shè)計空間，發(fā)現(xiàn)最佳器件配置。隨著這些技術(shù)的不斷發(fā)展，可以期待在光電子器件設(shè)計方面取得前所未有的進展，從而在各個領(lǐng)域帶來新的應(yīng)用和性能提升。
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) c* h' C4 |' s, j) d" d2 g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.

- END -

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