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APL Photonics更新 | 人工智能驅(qū)動(dòng)的光電子技術(shù):革新設(shè)計(jì)和建模

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發(fā)表于 2024-9-18 08:00:00 | 只看該作者 |只看大圖 回帖獎(jiǎng)勵(lì) |倒序?yàn)g覽 |閱讀模式
引言* ^2 s& U% [/ v- ]& L  @9 A
人工智能(AI)正在改變光電子技術(shù)的格局,為正向建模和反向設(shè)計(jì)挑戰(zhàn)提供創(chuàng)新解決方案。本文探討了AI在光電子技術(shù)中的前沿應(yīng)用,重點(diǎn)關(guān)注兩種主要方法:用于正向建模的物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PINNs)和用于反向設(shè)計(jì)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)[1]。9 s+ U2 |1 P; U/ \8 `! m. E

9 Q$ E. O$ _7 R: R

/ b/ d2 ^* p! D, l( f( O8 e基于物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的正向建模
+ S$ ~9 l8 }" ^4 ^4 y; D6 G傳統(tǒng)的光電子器件建模方法通常依賴于通過耗時(shí)的數(shù)值模擬生成的大量數(shù)據(jù)集。PINNs通過將物理定律直接納入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),提供了一種有前景的替代方案,無(wú)需大型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。
- y5 G, X  _( B! P4 {) D4 n5 e( U4 V3 L

' z# w1 q5 g$ [6 W5 j' M; }圖1:利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可微分性來(lái)估計(jì)和施加所需的物理約束。
$ i* w$ W4 M9 Q4 j+ D* Q$ p8 o2 M. S2 c) e
在光電子技術(shù)中,PINNs可用于波導(dǎo)的模態(tài)分析。網(wǎng)絡(luò)被訓(xùn)練來(lái)解決歸一化的亥姆霍茲方程:) f8 L" r, b/ J  Z! u
6 B9 U6 @; D* |7 _; r
d2?/d???2 + (n2(???) - n2eff)? = 0
8 L, ^) t% u0 |& B$ M+ k4 C: W; F' o
其中,???是歸一化的空間維度,?表示電場(chǎng)的y方向分量,n(???)表示折射率剖面,neff是結(jié)構(gòu)的有效折射率。
: d1 |6 j" o: H- G8 q3 z* \0 j. E* g1 r: f
PINNs方法具有以下優(yōu)勢(shì):
  • 無(wú)網(wǎng)格特性:網(wǎng)絡(luò)在用戶定義的點(diǎn)云上運(yùn)行,無(wú)需復(fù)雜的網(wǎng)格劃分技術(shù)。
  • 連續(xù)性:學(xué)習(xí)到的函數(shù)在整個(gè)解域中保持連續(xù)。
  • 靈活性:PINNs可以輕松適應(yīng)不同的器件幾何形狀和材料特性。
    6 q+ V- w8 T& J, ^5 |- l7 T[/ol]# k: f3 s6 d  p( b# H+ [2 ~
    一項(xiàng)關(guān)于平板波導(dǎo)的案例研究展示了PINNs在預(yù)測(cè)傳播模式及其相應(yīng)有效折射率方面的有效性。結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的有限差分方法相比,PINNs可以實(shí)現(xiàn)更高的精度,特別是在粗略離散化的情況下。, A# G- F9 g0 m7 e* S5 U9 x: B

    ) K$ _0 a2 W9 S2 Q) {
    ( X$ c2 J" d; t圖2:平板波導(dǎo)的示意圖。3 F( k# e: S. u

    0 [0 D% w) K9 I& Z基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的反向設(shè)計(jì)& q3 L$ [0 i1 ]1 Z% P' R5 k2 o
    光電子技術(shù)中的反向設(shè)計(jì)旨在確定能夠?qū)崿F(xiàn)所需光學(xué)特性的最佳器件參數(shù)。傳統(tǒng)優(yōu)化方法通常難以處理大型設(shè)計(jì)空間和復(fù)雜約束。強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)通過與環(huán)境交互學(xué)習(xí)最佳設(shè)計(jì)策略,提供了一種有前景的替代方案。$ |5 T! t# l5 |% P: d& b
    ) [7 {( K; N( E. R! l
    Actor-Critic(A2C)RL方法特別適合光電子反向設(shè)計(jì)。結(jié)合了價(jià)值估計(jì)和策略改進(jìn),允許高效探索設(shè)計(jì)空間。* f& N0 C1 I! \0 s1 U7 u
    " y! s7 u- v. q- w7 J) I  y) y; S

    " z* H9 ^3 G4 B6 `9 f1 g4 }圖3:簡(jiǎn)單的MDP示意圖。
    5 J4 q3 o6 o. u( P2 }8 x7 P) s8 l; F4 S, |# l1 g/ z0 u
    一項(xiàng)關(guān)于優(yōu)化光柵耦合器的案例研究展示了RL在光電子反向設(shè)計(jì)中的強(qiáng)大能力。A2C-RL方法僅用14次迭代就實(shí)現(xiàn)了比初始設(shè)計(jì)提高34%的透射率,優(yōu)于傳統(tǒng)的粒子群優(yōu)化(PSO)方法。+ ?" ]; e9 S- s4 {9 e$ o. J

    ! J* ^) n2 t3 ^. q* T  _
    , J3 X( |" X: e2 \* y6 E) I- \圖4:(a) 光柵耦合器的3D模型。(b) 對(duì)應(yīng)的2D模型,提供了幾何參數(shù)、使用的材料和仿真環(huán)境中使用的邊界條件的詳細(xì)表示。
    + X5 D# K# t' e6 |# P3 m7 J
    / c% D8 Y6 x: i( KRL方法用于反向設(shè)計(jì)的主要優(yōu)勢(shì)包括:+ R& d. o% ]8 s  Z& {5 n
  • 高效探索大型設(shè)計(jì)空間
  • 能夠同時(shí)處理多個(gè)設(shè)計(jì)參數(shù)
  • 有可能發(fā)現(xiàn)新穎、非直觀的設(shè)計(jì)
    5 g5 h2 u2 f9 {5 x, F1 a- R8 H/ D
    * c: O' T" R# {& k- j# i/ E
    未來(lái)發(fā)展方向
    5 D& d; f* y( n4 u: @' MAI技術(shù)在光電子技術(shù)中的應(yīng)用為未來(lái)的研究和應(yīng)用開辟了新的機(jī)遇。有前景的方向包括:
  • 物理信息神經(jīng)算子(PINOs):這些模型可以解決整個(gè)微分方程族,可能導(dǎo)致量子光電子技術(shù)跨域分析的即時(shí)求解器。
  • 基于RL的通用光電子優(yōu)化器(GPO):一種多用途優(yōu)化工具,能夠提高各種應(yīng)用領(lǐng)域中光電子器件的性能。
  • AI光電子設(shè)計(jì)和探索專家(PhoDex-AI):一個(gè)全AI系統(tǒng),結(jié)合PINOs進(jìn)行正向建模,RL進(jìn)行優(yōu)化,以及大型語(yǔ)言模型進(jìn)行用戶交互。4 ~+ U# o8 m+ C/ {
    [/ol]) ?( G, S8 Y+ S# A* W( Q: d$ f( y
    # Q3 Y- J) \& P, N: D
    * y* g; D, M$ m: e1 c
    圖5:設(shè)想的AI光電子設(shè)計(jì)和探索專家(PhoDex-AI)軟件工具框圖。該工具包括模仿光電子器件行為的物理信息神經(jīng)算子(PINOs),全局優(yōu)化光電子器件性能的RL優(yōu)化器,以及用于與用戶交流的大型語(yǔ)言模型(LLM),如生成預(yù)訓(xùn)練轉(zhuǎn)換器(GPT)。
    2 \2 K4 N" L1 Q
    3 w: v* Z5 V3 G8 p結(jié)論- |6 S! A8 ^  q* ^7 j. R  z* w
    AI驅(qū)動(dòng)的方法正在徹底改變光電子技術(shù)領(lǐng)域,為正向建模和反向設(shè)計(jì)提供強(qiáng)大的工具。PINNs為解決復(fù)雜的光電子問題提供了一種高效、無(wú)需數(shù)據(jù)的方法,而RL技術(shù)則能夠探索廣闊的設(shè)計(jì)空間,發(fā)現(xiàn)最佳器件配置。隨著這些技術(shù)的不斷發(fā)展,可以期待在光電子器件設(shè)計(jì)方面取得前所未有的進(jìn)展,從而在各個(gè)領(lǐng)域帶來(lái)新的應(yīng)用和性能提升。
    & h# M/ N3 L4 V/ |' f% @/ C0 L5 ?! o8 B! I9 }
    參考文獻(xiàn)[1] M. G. Mahmoud, A. S. Hares, M. F. O. Hameed, M. S. El-Azab, and S. S. A. Obayya, "AI-driven photonics: Unleashing the power of AI to disrupt the future of photonics," APL Photonics, vol. 9, no. 8, p. 080902, Aug. 2024, doi: 10.1063/5.0220766.0 |! |$ A. v5 ]1 z1 E9 o
    " n7 Y- i8 |- X
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    7 x: u; d# c* i) s軟件申請(qǐng)我們歡迎化合物/硅基光電子芯片的研究人員和工程師申請(qǐng)?bào)w驗(yàn)免費(fèi)版PIC Studio軟件。無(wú)論是研究還是商業(yè)應(yīng)用,PIC Studio都可提升您的工作效能。/ @9 ]% c- Z: `( I5 C7 o
    點(diǎn)擊左下角"閱讀原文"馬上申請(qǐng)) Q9 D! u5 c& m) `9 c. M$ w

    6 k  @) g7 u; y  {歡迎轉(zhuǎn)載' m! b( `8 g0 `

      i+ c1 {- m& t. Z) s! v; X4 N0 a$ D轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處,請(qǐng)勿修改內(nèi)容和刪除作者信息!) d" z) z% n* E4 @) d" y5 u+ B

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    深圳逍遙科技有限公司(Latitude Design Automation Inc.)是一家專注于半導(dǎo)體芯片設(shè)計(jì)自動(dòng)化(EDA)的高科技軟件公司。我們自主開發(fā)特色工藝芯片設(shè)計(jì)和仿真軟件,提供成熟的設(shè)計(jì)解決方案如PIC Studio、MEMS Studio和Meta Studio,分別針對(duì)光電芯片、微機(jī)電系統(tǒng)、超透鏡的設(shè)計(jì)與仿真。我們提供特色工藝的半導(dǎo)體芯片集成電路版圖、IP和PDK工程服務(wù),廣泛服務(wù)于光通訊、光計(jì)算、光量子通信和微納光子器件領(lǐng)域的頭部客戶。逍遙科技與國(guó)內(nèi)外晶圓代工廠及硅光/MEMS中試線合作,推動(dòng)特色工藝半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展,致力于為客戶提供前沿技術(shù)與服務(wù)。6 H- ^, e! U: |. d& n
    ; [! \% r+ C# m5 r! ~
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