机器学习赋能的智能光子学器件系统研究与应用

腾讯会议---六月直播
1.机器学习赋能的智能光子学器件系统研究与应用
2.COMSOL声学多物理场仿真技术与应用
3.超表面逆向设计及前沿应用（从基础入门到论文复现）
4.智能光学计算成像技术与应用

在人工智能与光子学设计融合的背景下，科研的边界持续扩展，创新成果不断涌现。从理论模型的整合到光学现象的复杂模拟，从数据驱动的探索到光场的智能分析，机器学习正以前所未有的动力推动光子学领域的革新。据调查，目前在Nature和Science杂志上发表的机器学习与光子学结合的研究主要集中在以下几个方面：

0光子器件的逆向设计：

通过机器学习，特别是深度学习，可以高效地进行光子器件的逆向设计，这在传统的多参数优化问题中尤为重要。

02超构表面和超材料设计

机器学习被用于设计具有特定光学特性的超构表面和超材料，这些材料在光场调控中发挥着重要作用。

03光子神经网络

利用光子器件构建的神经网络可以进行快速的矩阵-向量运算，加速深度学习算法的执行。

04非线性光学与光子芯片

非线性光学材料和非厄米拓扑光子学为高性能片上处理方案提供了新的可能性，智能光子芯片在全光计算、信号处理和量子技术等领域具有广泛的应用前景。

05智能光子系统的多任务优化

通过深度学习与拓扑优化的结合，可以同时优化多个光子器件的功能，提高设计效率并保证性能。

06光谱分析与预测

机器学习模型能够分析光谱数据，预测材料特性或器件性能，这对于材料科学和光子器件的研发至关重要

机器学习光子学导论

1.1 空间光学系统与集成微纳光子学系统简介

1.2 为什么要在光学系统中引入机器学习方法

1.3 人工智能和机器学习方法的基本概念与历史

1.4 机器学习方法在光子学设计中的应用案例简介

1.5 基于光子学器件搭建的光学神经网络应用简介
 

光子器件仿真软件基础与基于优化方法的器件逆向设计

2.1 光子学器件的主要设计目标和调控思路

2.2 Ansys optics 光子学仿真软件操作简介与使用技巧

案例操作：基于双贝塞尔曲线的紧凑多模光学波导弯曲

案例操作：片上米散射结构色超构表面单元仿真

2.3 时域有限差分算法（FDTD）与空间传播器件模拟方法

案例操作：传播相位与几何相位超构单元仿真与平面超构透镜设计

2.4 片上波导器件仿真与片上超构光学器件设计

案例操作：片上的超构单元仿真与光学参数提取

2.5 基于优化算法的光子学逆向设计

2.5.1 光子学逆向设计的概念与历史

2.5.2 基于粒子群算法的启发式光子学器件优化

案例操作：基于粒子群算法的光分束器设计

2.5.3 扩展：其他启发式优化方法简介

2.5.4 基于梯度方法的光子学器件拓扑优化

案例操作：基于拓扑优化方法的分束器设计

机器学习简介与 Python机器学习编程基础

3.1 机器学习基础概念

3.2 监督学习与无监督学习

3.3 简单常见机器学习算法简介（如线性回归、SVM 等）

3.4 Python 编程基础

Ø Python语言与特点简介

Ø 基本语法与特色数据结构（列表，元组，字典）

Ø Numpy 科学计算库的使用

Ø 数据可视化工具Matplotlib 的使用

案例操作：绘制函数与分形图形

3.5 深度学习框架 Pytorch和Tensorflow简介

案例操作：回归算法的实现
 

常用的深度神经网络简介与 Python 实现

4.1 深度学习简介

4.2 神经网络基础概念与结构

4.3 深度学习的基本原理与反向传播算法

4.4 常用深度网络模型简介

Ø 全连接网络(FC）

Ø 卷积神经网络（CNN）

Ø 带历史记忆的网络（如 RNN）

4.5 案例操作：基于 Python 的几种神经网络实现

Ø 全连接网络

Ø 卷积神经网络

Ø U-Net

4.6 案例操作：一个手写数字识别网络模型的搭建与训练

深度学习在微纳光子学中的应用

 

5.1 微纳光子器件的基本原理与常见结构

5.2 基于深度学习的光谱预测与逆向设计  

案例分析：一维的和二维的全介质和金属SPR 材料的光谱预测

案例操作：级联网络的超构表面单元的光谱预测与逆向设计

5.3 基于机器学习的电磁近场预测和逆向设计 

案例分析：大面积超构表面的近场预测与逆向设计                                              

5.4 基于深度学习的超构单元生成 

案例操作：基于生成-对抗网络的自由超构表面单元生成

 

深度学习在多种光学系统中的应用

6.1 深度学习在多样化的光学系统中的应用简介

6.2 深度学习在计算成像中的应用

案例操作：基于深度学习的非线性光纤单像素超高速成像

6.3 深度学习在图像处理中的应用

 

光子学器件构建的光学深度神经网络与应用

7.1 光子学器件构建的光学神经网络与应用

7.2 主动网络：光学矩阵-向量乘加运算器与光学神经网络加速器

7.3 被动网络：衍射光学神经网络

案例操作：基于片上衍射神经网络的超构光学器件用于图像分类

案例分析：基于衍射神经网络的太赫兹光学处理器（Science）

7.4 光学神经网络的优势与挑战总结

机器学习与光子学的更多应用介绍与未来展望

 

8.1 深度学习增强微纳光学芯片制造

案例分析：通过机器学习优化工艺容差与器件性能

8.2 深度学习后处理——光学测量功能增强

案例分析：基于深度学习的高分辨红外热波段雷达

8.3 非典型机器学习系统——万物皆可机器学习（Nature）

* 主要为最新应用进展简介—根据课程时间及进度灵活更新

公众号：科研实践课堂

审核编辑 黄宇