Maschinelles Lernen verbessert Licht-Materie-Wechselwirkungen in dielektrischen Nanostrukturen

0

Ein in Advanced Photonics veröffentlichter Artikel “Enhanced light-matter interactions in dielectric nanostructures via machine-learning approach” deutet darauf hin, dass maschinelle Lerntechniken zur Verbesserung von Metaoberflächen eingesetzt werden können, um diese für nichtlineare Optik und Optomechanik zu optimieren.

Die Entdeckung bietet vielversprechende Möglichkeiten für die Entwicklung einer breiten Palette von photonischen Geräten und Anwendungen, einschließlich solcher, die mit optischer Abtastung, optoakustischen Schwingungen und schmalbandiger Filterung zu tun haben.Metasurfaces sind vielseitige Plattformen zur Manipulation der Streuung, Farbe, Phase oder Intensität von Licht, die zur Lichtemission, Detektion, Modulation, Steuerung und/oder Verstärkung im Nanobereich verwendet werden können.

In den letzten Jahren wurden die Metasurfaces intensiv untersucht, da ihre optischen Eigenschaften an eine Vielzahl von Anwendungen angepasst werden können, darunter Superlinsen, abstimmbare Bilder und Hologramme.Laut Anatoly Zayats, Advanced Photonics Co-Editor-in-Chief, SPIE Fellow und Leiter der Photonics & Nanotechnology Group am King’s College London, stellt diese Arbeit einen aufregenden Fortschritt in der Nanophotonik dar.

“Die Optimierung von Meta-Oberflächen und Metamaterialien für bestimmte Anwendungen ist ein wichtiges und zeitaufwändiges Problem”, sagte Zayats.

Mit traditionellen Ansätzen können nur einige wenige Parameter optimiert werden, so dass die resultierende Leistung zwar besser als bei einigen anderen Entwürfen, aber nicht unbedingt die beste ist.

Mit Hilfe des maschinellen Lernens kann man nach dem besten Design suchen und den Raum von Parametern abdecken, die mit traditionellen Ansätzen nicht möglich sind”.<img src="https://tekk.tv/wp-content/uploads/2020/05/1588372563_331_Machine-learning-enhances-light-Matter-interactions-in-dielectric-nanostructures.jpg-Matter-interactions-in-dielectric-nanostructures.jpg" alt="Maschinelles Lernen verbessert Licht-Materie-Wechselwirkungen in dielektrischen Nanostrukturen" title="(a) Schema eines neuronalen Tandemnetzes, das für das inverse Design einer Fano-Resonanz-Metaschnittstelle zur Verbesserung (b) nichtlinearer Erzeugung und optomechanischer Schwingungen verwendet wird.

Tun Sie mir einen Gefallen: Bitte TEILEN Sie diesen Beitrag.

Kredit: SPIE”>.

Share.

Leave A Reply