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Physics-Based Approach for a Neural Networks Enabled Design of All-Dielectric Metasurfaces
ACS Photonics ( IF 7 ) Pub Date : 2020-07-24 , DOI: 10.1021/acsphotonics.0c00663 Ibrahim Tanriover 1 , Wisnu Hadibrata 1 , Koray Aydin 1
ACS Photonics ( IF 7 ) Pub Date : 2020-07-24 , DOI: 10.1021/acsphotonics.0c00663 Ibrahim Tanriover 1 , Wisnu Hadibrata 1 , Koray Aydin 1
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Machine learning methods have found novel application areas in various disciplines as they offer low computational cost solutions to complex problems. Recently, metasurface design has joined these applications, and neural networks enabled significant improvements within a short period of time. However, there are still outstanding challenges that need to be overcome. Here, we propose a data preprocessing approach based on the governing laws of the physical problem to eliminate dimensional mismatch between a high dimensional optical response and a low dimensional feature space of metasurfaces. We train forward and inverse models to predict optical responses of cylindrical meta-atoms and to retrieve their geometric parameters for a desired optical response, respectively. Our approach provides accurate prediction capability even outside the training spectral range. Finally, using our inverse model, we design and demonstrate a focusing metalens as a proof-of-concept application, thus, validating the capability of our proposed approach. We believe our method will pave the way toward practical learning-based models to solve more complicated photonic design problems.
中文翻译:
基于物理的全介电超表面神经网络设计方法
机器学习方法在各种学科中发现了新颖的应用领域,因为它们为复杂问题提供了低计算成本的解决方案。最近,超表面设计已加入了这些应用程序,并且神经网络在短时间内实现了重大改进。但是,仍然存在需要克服的挑战。在这里,我们提出了一种基于物理问题的控制规律的数据预处理方法,以消除超维表面的低维特征空间与高维光学响应之间的维不匹配。我们训练正向和反向模型,以预测圆柱形亚原子的光学响应,并分别检索所需的光学响应的几何参数。即使在训练频谱范围之外,我们的方法也可以提供准确的预测能力。最后,使用我们的逆模型,我们设计并演示了聚焦金属作为概念验证应用,从而验证了我们提出的方法的能力。我们相信我们的方法将为基于实际学习的模型铺平道路,以解决更复杂的光子设计问题。
更新日期:2020-08-19
中文翻译:
基于物理的全介电超表面神经网络设计方法
机器学习方法在各种学科中发现了新颖的应用领域,因为它们为复杂问题提供了低计算成本的解决方案。最近,超表面设计已加入了这些应用程序,并且神经网络在短时间内实现了重大改进。但是,仍然存在需要克服的挑战。在这里,我们提出了一种基于物理问题的控制规律的数据预处理方法,以消除超维表面的低维特征空间与高维光学响应之间的维不匹配。我们训练正向和反向模型,以预测圆柱形亚原子的光学响应,并分别检索所需的光学响应的几何参数。即使在训练频谱范围之外,我们的方法也可以提供准确的预测能力。最后,使用我们的逆模型,我们设计并演示了聚焦金属作为概念验证应用,从而验证了我们提出的方法的能力。我们相信我们的方法将为基于实际学习的模型铺平道路,以解决更复杂的光子设计问题。