机器学习重构光子学设计范式：从智能器件到前沿系统

在AI与光子学深度融合的科研浪潮中，Nature/Science等顶刊聚焦六大方向：光子器件逆向设计、超构表面光学调控、光子神经网络加速、非线性光子芯片、多任务协同优化及光谱智能预测。为应对该趋势，一套系统性知识框架正在形成：

基础融合模块

涵盖空间/集成光子学系统与机器学习原理的交叉逻辑，解析光学神经网络构建机制，奠定智能设计理论基础。

核心能力构建

• 通过Ansys Optics与FDTD仿真平台实战：完成超构表面单元设计、片上波导优化及贝塞尔弯波导等案例

• 掌握粒子群/拓扑优化等逆向设计技术，实现分束器等器件智能生成

• Python机器学习全流程实操：从回归算法到U-Net实现，结合PyTorch/TensorFlow框架开发

前沿应用突破

重点突破三大方向：

1、光学神经网络：衍射神经网络（Science案例）实现图像分类与太赫兹处理

2、芯片制造增强：深度学习优化微纳工艺容差与器件性能

3、测量系统革新：高分辨红外雷达等智能测量方案

本文以Nature子刊、ACS Photonics等前沿工作为案例基底，贯通仿真设计-算法开发-系统实现全链条，为光子芯片、量子技术及全光计算等热点领域提供方法论支撑。

其特色在于将拓扑优化、深度学习等工具深度嵌入光子器件研发闭环，推动科研范式向数据驱动转型。

机器学习赋能的智能光子学器件系统研究与应用（👈全文速通）