В статье предлагается использовать глубокое обучение для проектирования оптических структур с несимметричными свойствами. Применяются три модели нейронных сетей: прямая нейросеть для быстрого прогнозирования электромагнитного отклика, сеть обратного проектирования для генерации параметров структур и вариационный автоэнкодер для создания структур с заданными характеристиками в определённых частотных диапазонах. Это позволяет сократить время и затраты на проектирование, а также улучшить характеристики устройств. arXiv: 2603.10672 Обзоры | Физика
Глубокое обучение помогает обратному проектированию невзаимных многослойных фотонных структур
В статье предлагается использовать глубокое обучение для проектирования оптических структур с несимметричными свойствами. Применяются три модели нейронных сетей: прямая нейросеть для быстрого прогнозирования электромагнитного отклика, сеть обратного проектирования для генерации параметров структур и вариационный автоэнкодер для создания структур с заданными характеристиками в определённых частотных диапазонах. Это позволяет сократить время и затраты на проектирование, а также улучшить характеристики устройств.
arXiv: 2603.10672
