APL Photonics更新 | 人工智能驅(qū)動(dòng)的光電子技術(shù)：革新設(shè)計(jì)和建模

逍遙設(shè)計(jì)自動(dòng)化

引言
2 }5 P. e' z1 n  s  ^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(jì)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(diǎn)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(jì)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）[1]。


( c2 i7 W" o+ z% u  K$ @" k  U基于物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的正向建模
. h% T6 _4 C4 ]& u/ {4 X3 w傳統(tǒng)的光電子器件建模方法通常依賴于通過(guò)耗時(shí)的數(shù)值模擬生成的大量數(shù)據(jù)集。PINNs通過(guò)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(wú)需大型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。


圖1：利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可微分性來(lái)估計(jì)和施加所需的物理約束。
2 m$ i* Y5 D9 Q6 {/ H
在光電子技術(shù)中，PINNs可用于波導(dǎo)的模態(tài)分析。網(wǎng)絡(luò)被訓(xùn)練來(lái)解決歸一化的亥姆霍茲方程：

1 G, K% N( W, F* N( gd2?/d???2 + （n2（???） - n2eff）? = 0
3 r6 ^% K1 T9 S' @6 g+ F% @
5 x8 H+ U2 x) {( I其中，???是歸一化的空間維度，?表示電場(chǎng)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。

. \, r. B3 A* O8 N. b- ^* YPINNs方法具有以下優(yōu)勢(shì)：

無(wú)網(wǎng)格特性：網(wǎng)絡(luò)在用戶定義的點(diǎn)云上運(yùn)行，無(wú)需復(fù)雜的網(wǎng)格劃分技術(shù)。

連續(xù)性：學(xué)習(xí)到的函數(shù)在整個(gè)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。
; _4 t% j- p4 G5 W5 t5 D" U  s) Y[/ol]
# q4 Q# Y3 L! K. l, X9 {一項(xiàng)關(guān)于平板波導(dǎo)的案例研究展示了PINNs在預(yù)測(cè)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(shí)現(xiàn)更高的精度，特別是在粗略離散化的情況下。
  w. @9 v/ ?4 S3 F8 q& d3 t. x
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圖2：平板波導(dǎo)的示意圖。
, {) p$ J1 o- x, y  s
% H" l1 h) e0 F3 s8 ^) T5 U基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的反向設(shè)計(jì)
光電子技術(shù)中的反向設(shè)計(jì)旨在確定能夠?qū)崿F(xiàn)所需光學(xué)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(jì)空間和復(fù)雜約束。強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）通過(guò)與環(huán)境交互學(xué)習(xí)最佳設(shè)計(jì)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(jì)。結(jié)合了價(jià)值估計(jì)和策略改進(jìn)，允許高效探索設(shè)計(jì)空間。

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* }# R, q) `4 T5 D5 E& y8 j! g圖3：簡(jiǎn)單的MDP示意圖。
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一項(xiàng)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(jì)中的強(qiáng)大能力。A2C-RL方法僅用14次迭代就實(shí)現(xiàn)了比初始設(shè)計(jì)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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) _  c% j- w  a5 q. p0 Z0 m0 L圖4：（a） 光柵耦合器的3D模型。（b） 對(duì)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(xì)表示。
' @: w* a! i& c* _& v9 C
) J! q3 x$ c1 pRL方法用于反向設(shè)計(jì)的主要優(yōu)勢(shì)包括：
0 p6 ^/ I0 S$ l/ m

高效探索大型設(shè)計(jì)空間

能夠同時(shí)處理多個(gè)設(shè)計(jì)參數(shù)

有可能發(fā)現(xiàn)新穎、非直觀的設(shè)計(jì)

未來(lái)發(fā)展方向
AI技術(shù)在光電子技術(shù)中的應(yīng)用為未來(lái)的研究和應(yīng)用開(kāi)辟了新的機(jī)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(gè)微分方程族，可能導(dǎo)致量子光電子技術(shù)跨域分析的即時(shí)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(jì)和探索專家（PhoDex-AI）：一個(gè)全AI系統(tǒng)，結(jié)合PINOs進(jìn)行正向建模，RL進(jìn)行優(yōu)化，以及大型語(yǔ)言模型進(jìn)行用戶交互。
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圖5：設(shè)想的AI光電子設(shè)計(jì)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(yǔ)言模型（LLM），如生成預(yù)訓(xùn)練轉(zhuǎn)換器（GPT）。

4 a1 A. V6 Q! u結(jié)論
' G( }2 W: N6 O$ y$ u: Y- G$ vAI驅(qū)動(dòng)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(jì)提供強(qiáng)大的工具。PINNs為解決復(fù)雜的光電子問(wèn)題提供了一種高效、無(wú)需數(shù)據(jù)的方法，而RL技術(shù)則能夠探索廣闊的設(shè)計(jì)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(jì)方面取得前所未有的進(jìn)展，從而在各個(gè)領(lǐng)域帶來(lái)新的應(yīng)用和性能提升。
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參考文獻(xiàn)[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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