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

逍遙設計自動化

引言
4 H/ s% c+ a% O& Z/ Z+ D& @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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( l: Y6 J/ y- c1 J# M6 w9 N
, C; i2 ]3 S: g% z* [0 i! z; X基于物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡的正向建模
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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+ s/ Z6 _! z7 l+ l  Q! M8 q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。
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! q; ^! w% q5 `8 b) }0 H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：

, O1 o+ F9 z, A: z& B' Kd2?/d???2 + （n2（???） - n2eff）? = 0

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。
" ~8 c. `8 M" s+ D4 T# ]: B0 q2 I
" V& l2 ?* A  Q2 B. D( o% 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。

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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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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8 q1 y/ V5 v% ?5 \* y0 G5 i8 x圖2：平板波導的示意圖。

基于強化學習的反向設計
& m5 ^+ e& a2 m. N' G+ Y; x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。
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, H; G: b, m3 I" H1 QActor-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。
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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。

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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。

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

% B* ?# U9 i+ p& e$ _5 F未來發(fā)展方向
' k& j; a1 p0 c, V3 }* TAI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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結(jié)論
2 b3 e5 D1 F0 s/ h. n8 ]AI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。
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# U) e/ k/ f" p  y9 Q* J# 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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