光子学器件的逆向设计方法和应用

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描述

人工设计的光子学器件在现代光学的各个领域都有广阔的应用前景。传统光子学器件的设计通常是基于已知的物理模型,然后通过数值模拟方法对结构进行优化设计。由于器件结构很大程度上依赖于先验模型,所以传统优化设计的自由度是有限的。而随着近年来对高性能光子学器件需求的日益增长,具有更高设计自由度的逆向设计方法得到了快速发展。逆向设计方法打破了传统方法的设计局限性,可以在全参数空间中实现高效的参数优化,因此更可能得到具有极限性能的器件结构。

文章引用:洪鹏,胡珑夏雨,周子昕,秦浩然,陈佳乐,范烨,殷同宇,寇君龙,陆延青. 光子学逆向设计研究进展(特邀)[J].光子学报,2023,52(6):0623001

论文概述

光子学器件通过物体与光的相互作用可以实现对光场多维度的调控,在现代光学的各个领域都有广阔的应用前景。传统光子学器件的设计主要是基于已知的物理原理,然后通过对个别特征参数的微调以实现对光子学结构的优化。在优化的过程中,结构的几何形状及材料参数通常是由先验模型所给定的,所以传统参数优化的维度是有限的。而随着对高性能、多功能的纳米光子学器件需求的日益增长,更高效、具有更高设计自由度的逆向设计方法得到了快速发展。

目前,应用最广泛的逆向设计方法便是梯度下降算法,梯度下降算法利用目标函数对变量的梯度信息,可以实现对目标的快速迭代逼近。其中基于梯度的拓扑优化算法已经广泛应用于各种光子学器件的设计,例如光子晶体、光纤、非线性光开关等。而对于梯度难以求解或不确定的问题,一般可采用遗传算法或粒子群算法,这两种算法分别通过模拟生物的进化进程和种群的觅食来寻找全局最优解,所以无需梯度信息。近些年,随着人工智能的快速发展,基于神经网络的机器学习算法在各个科学领域备受关注。在光子学器件逆向设计中,神经网络模型已经成功应用于各种器件的优化设计,例如介质超表面、滤波器、发光二极管等。与传统的参数设计方法相比,逆向设计方法的设计参数更多,设计的自由度更大,因此逆向设计方法可以得到更加复杂多样的器件结构,设计出的器件性能上也更优越。

本文对光子学器件的逆向设计方法和应用进行了分类汇总,分别介绍了基于梯度下降算法、遗传算法、粒子群算法和神经网络模型的逆向设计方法,并且总结了逆向设计方法在各个光学领域中的新兴应用,包括非线性光学、拓扑光子学、平面光学和纳米光子学等。

神经网络

图2 拓扑优化方法设计EP点的二维光子晶体

神经网络

图3 逆向设计多层超透镜

神经网络

图4 商业硅光子学铸造厂的光子学逆向设计工作流程

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科研团队

南京大学寇君龙副教授、陆延青教授团队依托南京大学电子科学与工程学院、集成电路学院、现代工程与应用科学学院、固体微结构物理国家重点实验室、人工微结构科学与技术协同创新中心。课题组的研究方向包括微纳结构调控的新型半导体光电无源、有源器件、面向智能传感系统的微纳光子学传感器件、系统应用研究等。团队承担多项国家和省部级科研创新项目。

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作者简介

洪鹏

(共同第一作者)

洪鹏(共同第一作者),南京大学集成电路学院研究生,导师寇君龙教授。本科毕业于上海交通大学数学科学学院。主要研究方向为光子学器件的逆向设计。

胡珑夏雨

(共同第一作者)

胡珑夏雨(共同第一作者),南京大学电子科学与工程学院研究生,导师寇君龙教授。本科毕业于南京大学电子科学与工程学院。主要研究方向为微纳结构调控的新型光电器件。

寇君龙

(通讯作者)

 

寇君龙(通讯作者),南京大学副教授、博士生导师、紫金学者,博士毕业于加州理工学院。2021年入选国家级青年人才,曾获江苏省科学技术一等奖、南京大学青年五四奖章、中国光学学会“王大珩”高校学生光学奖、江苏省优秀硕士学位论文等。长期从事微纳结构调控的无源、有源光电材料及器件研究,器件主要用于光传感、光通信、能源、汽车雷达、生物医疗等领域。

陆延青

(通讯作者)

 

陆延青(通讯作者),南京大学副校长、长江学者特聘教授、国家杰出青年科学基金获得者、中组部“万人计划”科技创新领军人才、教育部创新团队带头人、美国光学学会会士、中国光学学会会士/常务理事、中国光学工程学会会士/常务理事、江苏省“333 高层次人才培养工程”第一层次培养对象。在Science、Nature Nanotechnology、Nature Communications、Science Advances、Physics Review Letters、Advanced Materials、Light:Science & Applications等刊物上发表论文三百余篇。申请专利 100 余项,其中授权专利 70余项。系列研究成果受到广泛关注,多次入选期刊 Editor Pick、Top-cited,并被 Science Daily、Phys.org、Laser focus world、中国激光等主流科技媒体相继报道。研究成果获得《中国高等学校十大科技进展》、《中国基础研究十大新闻》、国家自然科学奖一等奖、江苏省科学技术一等奖、中国光学十大进展(2018 和 2019两次),培养的学生曾获中国光学学会王大珩高校学生光学奖(3 人)、江苏省优秀硕士学位论文和博士学位论文。

编辑:黄飞

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