机器学习与光子学的融合正重塑光学器件设计范式

Nature/Science最新研究表明，该交叉领域聚焦六大前沿方向：光子器件逆向设计、超构材料智能优化、光子神经网络加速器、非线性光学芯片开发、多任务协同优化及光谱智能预测。

系统掌握该领域需构建四维知识体系：

1、基础融合——从空间/集成光学系统切入，解析机器学习赋能光学的理论必然性，涵盖光学神经网络构建原理

2、逆向设计革命——通过Ansys Optics实战，掌握FDTD算法与粒子群/拓扑优化技术，实现分束器等器件智能设计

3、深度学习攻坚——基于PyTorch框架，完成CNN/U-Net等模型开发，并应用于微纳光子器件特性预测

4、前沿应用突破——衍射神经网络图像分类、太赫兹光学处理器（Science案例）、工艺容差机器学习优化等尖端场景

当前热点如超构表面智能设计、光学矩阵加速芯片、高分辨红外雷达增强等关键技术，均深度依赖课程涵盖的拓扑优化、光谱预测及非厄米光子学方法论。课程以Nature子刊级案例为牵引，打通从基础仿真到光子芯片落地的完整技术链，为研究者提供匹配学术前沿的跨学科解决方案。

机器学习赋能的智能光子学器件系统研究与应用（👈速通全文）