基于神经网络的光子器件逆设计研究进展

• 作者: 余曼 姜斌 张倩 张占田 朱华涛 李世瑜 杨玉刚 贺有臣 陈树文
• 来源期刊: 光通信研究
• 学科: 物理学
• 关键词: 逆设计 纳米光子器件 神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 光电器件研究与应用
• 页码范围: 33-39
• 页数: 7页
• 分类号: O436
• 字数: 4246字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13756/j.gtxyj.2020.03.007

摘要

光与纳米结构的相互作用一直是纳米光子学的重要研究内容之一,核心部件的纳米结构对光子器件的功能和性能具有决定性作用.纳米光子器件的设计存在两种思路:一是从物理原理出发的直观设计;二是根据所需光学响应探索最优结构的逆设计.近年来,逆设计在纳米器件中取得了一系列重要进展,尤其是最近将深度学习方法引入进来,开启了高性能纳米光子器件智能高效设计的新篇章.文章围绕纳米光子器件智能逆设计方法,分析归纳了这一新兴研究方向的产生背景、重要进展和典型应用,对智能逆设计面临的挑战及未来发展方向进行了展望.