深度学习在纳米光子技术中的应用

逍遥设计自动化

引言
深度学习在纳米光子技术领域展现出应用潜力，为各类光学应用提供创新解决方案。本文探讨三个主要应用方向：通过迁移学习实现知识迁移、快速模拟复杂近场分布，以及光学信息存储与读取。这些应用展示了深度学习在纳米光子技术中解决传统反向设计之外问题的能力[1]。

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' D5 v& ^  K3 j4 X. }光学特性预测中的迁移学习
2 I& a4 v+ k9 w; l3 k# B  V1 g当训练数据有限时，迁移学习提供了有效的解决方案。在纳米光子技术应用中，这种方法使相关光学问题之间能够共享知识。例如，在分析不同层数的多层薄膜时，尽管可实现的光学响应不同，但基本物理原理保持相似。

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# T9 w% f8 y5 c4 e4 I图1展示了源域和目标域之间的迁移学习，显示了包括多层堆叠和核壳颗粒在内的正向光学问题示例。
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$ |' ]8 t% s. r$ S) F- t/ Q图2显示了用于光学知识迁移的两个代理模拟器的架构，具有相同的六层隐藏层结构。

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+ l( b5 j$ f3 z" y图3展示了八层和十层堆叠之间迁移学习的性能，与直接学习相比显示出更高的预测准确性。
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图4描述了多任务学习框架，多个相关任务共享公共输入层，同时保持任务特定的输出层。

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使用代理模拟器预测场量
2 {6 P  Q5 o, A7 S' y现代电磁求解器计算整个模拟域中的完整矢量场分布。深度学习的最新进展使快速预测这些复杂场分布的代理模拟器得以开发。

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3 i; P" v; Z  S5 x1 l0 U0 X, _图5展示了球体的耦合偶极子近似概念，说明了体积离散化和电极化分布。

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- }' }; E7 M5 D9 q- K$ `+ S! c' ~$ l# h图6展示了用于预测玻璃基底上硅纳米立方体内电场的三维卷积神经网络架构。

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图7说明了残差学习模块的概念，展示了快捷连接如何提高模型拟合简单和复杂映射的能力。

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  F; [0 |% ^' |" D% O8 e图8展示了模拟器在不同偏振条件下重现硅纳米棒磁响应和场分布的能力。
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6 l9 G. W2 \* K( u图9显示了不同配置硅纳米立方体二聚体的近场增强和光学手性预测。

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  V: C. p: R; X- ]8 E光学信息存储与读取
纳米光子结构可作为高密度信息存储介质，深度学习实现高效信息读取。

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图10展示了使用具有独特散射谱的硅纳米结构进行9位信息编码的方案。
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% ^. Y* a; m% |# k图11显示了各种位编码方案及其对应的t-SNE图，证明了光谱的唯一性。
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0 G# ?! J* z  Y! I图12展示了用于光谱分类的神经网络架构及其读取准确性。
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: }( ~2 G" m3 W+ Y. B图13显示了基于RGB的读取方案及其在不同位序列上的性能。

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' l! H4 k1 ^6 {: R1 g) F8 _结论
8 X7 W0 Y3 j1 f本文讨论的深度学习在纳米光子技术中的应用展示了三个关键领域的进展。首先，迁移学习通过实现相关光学问题之间的知识共享，有效解决了数据稀缺问题，特别适用于需要高样本效率的复杂纳米光子系统。其次，能够预测完整场量的代理模拟器的开发代表了电磁快速模拟的重要进步，尽管在光学共振附近实现完美精度仍面临挑战。最后，用于光学信息存储和读取的神经网络实现展示了在高密度数据存储方面的实际应用，成功演示了光谱和RGB基础的读取方案。
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参考文献
: j) Z; P6 |( L0 E. r  \8 @$ x[1] K. Yao and Y. Zheng, "Nanophotonic Devices and Platforms," in Nanophotonics and Machine Learning, Springer Series in Optical Sciences vol. 241, Cham: Springer Nature Switzerland AG, 2023.
END
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