美国物理研究所 光子逆设计产生了一系列非直觉设计，与传统设计相比，它们可以在更小的占地面积内实现更好的性能
尽管任何特定任务都有多种可能的设计，但对分束器设计的分析揭示了该算法是如何产生实际上可以根据其结构和基本物理原理分为不同类型的器件的
信用:洛根苏 斯坦福大学的研究人员创建了一个名为自旋的逆向设计代码库，可以帮助研究人员探索不同的设计方法来找到可制造的光学和纳米光子结构
在《应用物理评论》杂志上，洛根·苏和他的同事们回顾了逆向设计在光学和纳米光子结构方面的潜力，并介绍和解释了如何使用他们自己的逆向设计代码库
“逆向设计的想法是使用更复杂的优化算法，并自动搜索一个结构，”苏解释说
“最终目标是让设计人员输入他们想要的性能指标，并简单地等待算法生成最佳设备
" 集成光子学有许多潜在的应用，从光互连到传感到量子计算
受TensorFlow和PyTorch等流行机器学习库的启发，SPINS是一个强调灵活性和可再现结果的光子设计框架
该小组在内部使用SPINS来设计各种各样的设备，该小组正在让其他研究人员使用它
“我们的优化技术背后的数学来自数学优化社区，”苏说
“但我们也借鉴了机械和流体力学优化领域的理念，他们在光子学领域采用类似的优化方法设计机械结构和翼型
" 他说，逆向设计“自动化了光学和光子元件的设计过程”
“传统上，光子器件是手工设计的，即设计者首先设计出结构的基本几何形状，如圆形，然后对圆形半径进行一些参数扫描，以提高器件性能
" 这一过程是劳动密集型的，往往会忽略一大类具有更复杂形状的设备，而这些设备有可能获得更好的性能
“例如，用数据中心内的光子互连取代电互连，可以增加内存带宽，同时大幅降低能源成本，”苏说
与电子硬件相比，光子神经网络还保证了更快的操作速度和更低的能量需求，并且亚表面光学保证了新的光学功能，其比传统的大体积光学元件更便宜并且数量级更小
“采用这些技术的部分障碍是构成该系统的光子器件的性能，”苏说
“通过开发一种更好的优化方法来设计这些光子器件，我们不仅希望将这些技术的性能提高到商业可行性的程度，还希望为集成光子学开辟新的可能性
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