最近，研究人員使用機器學習技術(shù)設(shè)計了一種復(fù)雜形狀的基于氮化鎵(gan)的亞波長光柵反射器。這項研究為開發(fā)新型集成光學器件和高效光電子設(shè)備提供了新的思路和方法。
研究人員表示，傳統(tǒng)的亞波長光柵反射器設(shè)計需要長時間的計算和優(yōu)化過程，往往涉及到復(fù)雜的物理概念和數(shù)學模型。而機器學習技術(shù)可以幫助研究人員快速準確地設(shè)計出復(fù)雜形狀的光學器件。
在這項研究中，研究人員使用了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學習方法。他們首先利用有限元方法對氮化鎵材料的電磁性質(zhì)進行建模，然后使用這些數(shù)據(jù)訓練了一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使其能夠從給定的輸入數(shù)據(jù)中預(yù)測最佳的亞波長光柵反射器形狀。
通過這種機器學習方法，研究人員成功地設(shè)計出了一種新型的亞波長光柵反射器，該器件的反射率高達99.5%。此外，該器件還具有優(yōu)異的抗衍射性能和寬帶響應(yīng)特性，適用于光電子設(shè)備中需要高度定制的光學器件。
這項研究為我們展示了機器學習在光學器件設(shè)計中的巨大潛力。未來，我們可以期待使用機器學習技術(shù)來設(shè)計更加復(fù)雜的光學器件，幫助推動光電子技術(shù)的發(fā)展。