APL Photonics更新 | 人工智能驱动的光电子技术：革新设计和建模

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引言
- H1 f5 j: f; X6 ]人工智能（AI）正在改变光电子技术的格局，为正向建模和反向设计挑战提供创新解决方案。本文探讨了AI在光电子技术中的前沿应用，重点关注两种主要方法：用于正向建模的物理信息神经网络（PINNs）和用于反向设计的强化学习（RL）[1]。

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2 a. A9 F% m2 Q! i0 B& d基于物理信息神经网络的正向建模
  U. y0 Y5 q. H5 c0 v6 t% h传统的光电子器件建模方法通常依赖于通过耗时的数值模拟生成的大量数据集。PINNs通过将物理定律直接纳入神经网络架构，提供了一种有前景的替代方案，无需大型训练数据集。

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图1：利用神经网络的可微分性来估计和施加所需的物理约束。

7 w$ o. b4 }# ^在光电子技术中，PINNs可用于波导的模态分析。网络被训练来解决归一化的亥姆霍兹方程：
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其中，???是归一化的空间维度，?表示电场的y方向分量，n（???）表示折射率剖面，neff是结构的有效折射率。

PINNs方法具有以下优势：

无网格特性：网络在用户定义的点云上运行，无需复杂的网格划分技术。

连续性：学习到的函数在整个解域中保持连续。

灵活性：PINNs可以轻松适应不同的器件几何形状和材料特性。
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' M8 C8 ^# F3 z" i0 i0 V4 X( X8 V# |一项关于平板波导的案例研究展示了PINNs在预测传播模式及其相应有效折射率方面的有效性。结果表明，与传统的有限差分方法相比，PINNs可以实现更高的精度，特别是在粗略离散化的情况下。

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图2：平板波导的示意图。
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; v# m  }" |  X$ }4 m5 U基于强化学习的反向设计
0 ]) Z( Q+ u. J# o# U光电子技术中的反向设计旨在确定能够实现所需光学特性的最佳器件参数。传统优化方法通常难以处理大型设计空间和复杂约束。强化学习（RL）通过与环境交互学习最佳设计策略，提供了一种有前景的替代方案。
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) M' q  S( b1 ^, I: gActor-Critic（A2C）RL方法特别适合光电子反向设计。结合了价值估计和策略改进，允许高效探索设计空间。
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图3：简单的MDP示意图。

一项关于优化光栅耦合器的案例研究展示了RL在光电子反向设计中的强大能力。A2C-RL方法仅用14次迭代就实现了比初始设计提高34%的透射率，优于传统的粒子群优化（PSO）方法。

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图4：（a） 光栅耦合器的3D模型。（b） 对应的2D模型，提供了几何参数、使用的材料和仿真环境中使用的边界条件的详细表示。

RL方法用于反向设计的主要优势包括：

高效探索大型设计空间

能够同时处理多个设计参数

有可能发现新颖、非直观的设计

未来发展方向
AI技术在光电子技术中的应用为未来的研究和应用开辟了新的机遇。有前景的方向包括：

物理信息神经算子（PINOs）：这些模型可以解决整个微分方程族，可能导致量子光电子技术跨域分析的即时求解器。

基于RL的通用光电子优化器（GPO）：一种多用途优化工具，能够提高各种应用领域中光电子器件的性能。

AI光电子设计和探索专家（PhoDex-AI）：一个全AI系统，结合PINOs进行正向建模，RL进行优化，以及大型语言模型进行用户交互。
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4 E* l# t8 f, H* l2 G图5：设想的AI光电子设计和探索专家（PhoDex-AI）软件工具框图。该工具包括模仿光电子器件行为的物理信息神经算子（PINOs），全局优化光电子器件性能的RL优化器，以及用于与用户交流的大型语言模型（LLM），如生成预训练转换器（GPT）。
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结论
- G/ D8 y1 j0 [4 a" o' C, C* NAI驱动的方法正在彻底改变光电子技术领域，为正向建模和反向设计提供强大的工具。PINNs为解决复杂的光电子问题提供了一种高效、无需数据的方法，而RL技术则能够探索广阔的设计空间，发现最佳器件配置。随着这些技术的不断发展，可以期待在光电子器件设计方面取得前所未有的进展，从而在各个领域带来新的应用和性能提升。
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+ ]/ c9 F& U/ k/ k$ M% R7 V0 ^4 C参考文献[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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