深度学习在微纳光子学中的主要应用方向

深度学习与微纳光子学的结合主要集中在以下几个方向：

逆向设计
通过神经网络快速预测微纳结构的光学响应，替代传统耗时的数值模拟方法。例如设计超表面、光子晶体等结构。

特征提取与优化
从复杂的光学数据中自动提取关键特征，用于优化器件性能。如纳米天线阵列的辐射模式优化。

实时调控与监测
结合实验数据训练模型，实现微纳光学系统的动态调控。例如可调谐超表面的实时波长控制。

典型技术实现方法

数据驱动的正向建模

# 使用神经网络建立结构参数到光学响应的映射
model = Sequential([
    Dense(128, activation='relu', input_shape=(input_dim,)),
    Dense(64, activation='relu'),
    Dense(output_dim)
])
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

生成对抗网络(GAN)用于逆向设计

# GAN生成满足特定光学性能的结构参数
generator = Sequential([
    Dense(256, input_dim=latent_dim),
    LeakyReLU(alpha=0.2),
    Dense(output_dim, activation='tanh')
])

关键技术挑战

训练数据获取困难：微纳尺度实验数据成本高，常需结合仿真数据。

多物理场耦合问题：需要处理光学、热学、力学等多场耦合的复杂关系。

解释性问题：黑箱模型难以提供物理洞察，需发展可解释AI方法。

典型应用案例

超表面设计：利用深度学习优化meta-atom单元结构，实现特定功能如光束偏转、聚焦等。

纳米光子传感器：通过神经网络分析表面增强拉曼散射(SERS)信号，提高检测灵敏度。

集成光子器件：优化硅基光子回路中的耦合器和滤波器性能。






腾讯会议–2025年6月21日