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引言1 j$ O" e" S- o, S" [, {9 e
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(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)絡的正向建模, @! q# s$ F/ I% J- M/ D
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(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。
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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。: R# z$ e# o/ H; v
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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)絡被訓練來解決歸一化的亥姆霍茲方程:% R: ]/ x# _1 C# K- c; f# J. R6 h
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d2?/d???2 + (n2(???) - n2eff)? = 0
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) |6 i8 Q N/ |! R" L# e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。( {* X2 z+ D4 G8 Y* v9 N$ b
! v J$ c! J( mPINNs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(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可以輕松適應不同的器件幾何形狀和材料特性。+ o9 G9 z$ I( U9 V+ }' N U
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一項關(guān)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。$ Y- I7 ~, ?: r( p0 T
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圖2:平板波導的示意圖。
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基于強化學習的反向設(shè)計
% B9 o: U d% t4 Y6 z, P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。5 M" P# U" D# k, d2 ^- h* t; J9 Z
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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。! h1 X2 w- m' M6 B
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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。! g1 `/ Z$ Q& V4 C% C- h8 S1 C
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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(shè)計的主要優(yōu)勢包括:6 i# W( E# r' E; y& n) i1 z% y
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
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6 D9 K$ \/ w5 F, t未來發(fā)展方向! w" A: ] d( Q9 ]8 j. [+ M t5 i
AI技術(shù)在光電子技術(shù)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(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。8 K' ]/ a) X3 [( J7 a7 w+ p
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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),如生成預訓練轉(zhuǎn)換器(GPT)。. M/ V+ M2 l/ { q/ Q# V# g
. G' Z8 ^& _0 Y# A+ s0 H- \5 Q9 {. R結(jié)論
% D R% `$ }3 G5 e4 P$ [( UAI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)域帶來新的應用和性能提升。$ {+ f9 _) `0 j' W
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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: 10.1063/5.0220766.4 R7 D+ D. L0 R$ G' x
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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(shè)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(shè)計和仿真軟件,提供成熟的設(shè)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(shè)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(lǐng)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(shù)與服務。
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