Scientific Reports | 深度學(xué)習(xí)在納米光電子結(jié)構(gòu)設(shè)計和優(yōu)化中的應(yīng)用

逍遙設(shè)計自動化

引言
納米光電子技術(shù)通過在亞波長尺度上精確控制光與物質(zhì)的相互作用，導(dǎo)致了生物學(xué)、納米技術(shù)和光通信等領(lǐng)域的突破。然而，設(shè)計和優(yōu)化納米光電子結(jié)構(gòu)通常需要復(fù)雜的數(shù)值模擬，這些模擬計算量大。深度學(xué)習(xí)為加速這一過程并實現(xiàn)納米光電子器件更高效的反向設(shè)計提供了有前景的方法。

# q/ r6 m5 c; ?) }本文探討如何應(yīng)用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測納米光電子結(jié)構(gòu)的光學(xué)特性并解決反向設(shè)計問題。重點關(guān)注基于非線性環(huán)形諧振器的全光學(xué)等離子體開關(guān)（AOPS）的例子[1]。


深度學(xué)習(xí)在納米光電子技術(shù)中的優(yōu)勢
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擅長學(xué)習(xí)輸入和輸出之間的復(fù)雜非線性關(guān)系。對于納米光電子結(jié)構(gòu)，我們可以訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)將幾何參數(shù)映射到光譜，或反之亦然。這允許在不運(yùn)行耗時的電磁模擬的情況下快速預(yù)測結(jié)構(gòu)的光學(xué)響應(yīng)。
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在納米光電子技術(shù)中使用深度學(xué)習(xí)的主要優(yōu)勢包括：
9 ]0 |3 Y& W, A- i1 Q, A1. 速度：一旦訓(xùn)練完成，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以在毫秒內(nèi)預(yù)測光譜或設(shè)計參數(shù)，而傳統(tǒng)模擬需要數(shù)小時。
2. 反向設(shè)計：可以訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)解決確定結(jié)構(gòu)參數(shù)以實現(xiàn)所需光學(xué)響應(yīng)的反向問題。
& P$ _6 |; A5 E3. 泛化：訓(xùn)練良好的網(wǎng)絡(luò)可以在訓(xùn)練樣本之間進(jìn)行插值，以預(yù)測新結(jié)構(gòu)的行為。
' \: C; O, G; `' e) W2 s9 a- n4. 多目標(biāo)優(yōu)化：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可用于快速探索大型設(shè)計空間并同時優(yōu)化多個目標(biāo)。
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讓我們看看如何將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于全光學(xué)等離子體開關(guān)的設(shè)計。
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全光學(xué)等離子體開關(guān)設(shè)計
; O( ?; L* F! f$ {% Q( }論文重點研究基于方形非線性等離子體環(huán)形諧振器（NPRR）的AOPS器件。這些器件利用克爾非線性效應(yīng)，通過調(diào)制輸入強(qiáng)度在輸出端口之間切換光。
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2 r; q* f7 _# k- H. K圖1：方形AOPS結(jié)構(gòu)示意圖，顯示了關(guān)鍵幾何參數(shù)。

關(guān)鍵設(shè)計參數(shù)是波導(dǎo)的寬度（Wbus、Wdrop、Wsquare）和間隙（Gbus、Gdrop）。通過調(diào)整這些參數(shù)，我們可以控制器件的共振波長和開關(guān)行為。

2 }5 I! l9 _+ R2 j傳統(tǒng)上，優(yōu)化這些參數(shù)需要運(yùn)行許多電磁模擬來掃描參數(shù)空間。相反，我們可以使用深度學(xué)習(xí)來快速預(yù)測光譜并解決反向設(shè)計問題。
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深度學(xué)習(xí)工作流程
* n. c7 c/ u; w( r, `: L深度學(xué)習(xí)方法涉及以下關(guān)鍵步驟：
1. 數(shù)據(jù)生成：使用電磁模擬（如FDTD）生成幾何參數(shù)和相應(yīng)透射光譜的數(shù)據(jù)集。
0 L- Z5 v* l3 ]2 u2. 數(shù)據(jù)預(yù)處理：應(yīng)用如田口方法等技術(shù)，有效地采樣參數(shù)空間并減少所需的數(shù)據(jù)集大小。
3. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計：創(chuàng)建合適的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，通常是具有多個隱藏層的全連接網(wǎng)絡(luò)。
* I* u- q( o. R9 h) M4. 訓(xùn)練：在數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，優(yōu)化權(quán)重以最小化預(yù)測誤差。
+ E* @3 o5 U! q5. 驗證：在保留的數(shù)據(jù)上測試訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)，以評估泛化性能。
- ]( r8 }6 o! j- ]% `7 ]6. 應(yīng)用：使用網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行快速光譜預(yù)測和反向設(shè)計任務(wù)。

& i" b% u' Q" ]( t! B讓我們更詳細(xì)地檢查每個步驟。
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& D- \  D$ ?5 q/ k9 J1 x* n數(shù)據(jù)生成和預(yù)處理
生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)通常是最耗時的步驟。作者使用FDTD模擬創(chuàng)建了包含18,432個獨(dú)特參數(shù)組合和光譜的數(shù)據(jù)集。為了降低計算成本，應(yīng)用了田口方法來策略性地采樣參數(shù)空間。
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田口方法允許將數(shù)據(jù)集減少到完整參數(shù)掃描的1/16，而不顯著影響模型性能。這突顯了在將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于納米光電子技術(shù)時，智能數(shù)據(jù)生成策略的重要性。

! w9 ~% ?% E4 U, y" b神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
; h& _. n% l# l9 y9 c5 e0 ?+ b$ ]作者使用了具有11個隱藏層的全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。中心隱藏層包含160個神經(jīng)元，神經(jīng)元數(shù)量向輸入和輸出層遞減。
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圖2：用于光譜預(yù)測的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)示意圖。
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網(wǎng)絡(luò)設(shè)計的關(guān)鍵特征包括：
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過完備隱藏層以增強(qiáng)表示能力

Leaky ReLU激活函數(shù)以防止梯度消失

Adam優(yōu)化器以實現(xiàn)高效訓(xùn)練

網(wǎng)絡(luò)以幾何參數(shù)和波長作為輸入，并預(yù)測透射光譜作為輸出。

% c2 E$ P. @$ b6 e& b訓(xùn)練和驗證
( S/ E3 c# r- e8 l數(shù)據(jù)集被分為70%訓(xùn)練集、15%驗證集和15%測試集。網(wǎng)絡(luò)被訓(xùn)練以最小化預(yù)測光譜和實際光譜之間的均方誤差。

圖3：訓(xùn)練損失曲線，顯示在初始階段誤差顯著下降。
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/ p' a, w5 {# I( @/ H! V最終模型在驗證集上達(dá)到0.028的損失，在測試集上達(dá)到0.03的損失，表明對未見過的數(shù)據(jù)有良好的泛化能力。
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為了評估性能，作者比較了對訓(xùn)練中未見過的結(jié)構(gòu)的預(yù)測光譜和實際FDTD模擬結(jié)果。

圖4：對未見過結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測光譜（紅色）與實際FDTD模擬（藍(lán)色）的比較。
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預(yù)測光譜與實際光譜之間的密切匹配展示了網(wǎng)絡(luò)捕捉復(fù)雜光譜特征的能力。
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; a) @# g4 Z+ h深度學(xué)習(xí)在AOPS設(shè)計中的應(yīng)用
% S8 V+ d3 s+ c6 E, @通過訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)，可以快速探索設(shè)計空間并優(yōu)化AOPS器件。
, E  h' N% m) |7 R) c* o4 W作者展示了兩個關(guān)鍵應(yīng)用：
1. 正向模型：預(yù)測給定幾何參數(shù)的透射光譜。
: G& i5 j  L/ f+ c$ I2 P2. 反向模型：確定實現(xiàn)所需光譜的幾何參數(shù)。
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& e1 |2 g" {) C, }對于正向模型，網(wǎng)絡(luò)可以在幾分鐘內(nèi)生成數(shù)百萬個結(jié)構(gòu)的光譜，實現(xiàn)快速設(shè)計空間探索。這允許識別特定波長或開關(guān)性能的最佳參數(shù)。

圖5：透射光譜和光場分布，顯示AOPS開關(guān)性能。
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1 T# @9 n/ s: n9 a$ }3 ?反向模型允許確定實現(xiàn)目標(biāo)光譜的幾何參數(shù)。這使得可以為特定應(yīng)用或波長設(shè)計器件。

' L4 w3 ?% w9 _) _" f/ L( w5 s圖6：目標(biāo)光譜（藍(lán)色）與反向模型預(yù)測光譜（紅色）的比較。

目標(biāo)光譜和預(yù)測光譜之間的密切匹配突顯了深度學(xué)習(xí)在納米光電子反向設(shè)計中的強(qiáng)大力量。
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$ t1 f$ @8 b2 \+ s結(jié)論
6 \0 M" ^" P; z6 w7 x深度學(xué)習(xí)為加速設(shè)計和優(yōu)化諸如全光學(xué)等離子體開關(guān)等納米光電子結(jié)構(gòu)提供了強(qiáng)大的方法。通過在模擬數(shù)據(jù)上訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以實現(xiàn)光學(xué)特性的快速預(yù)測并解決反向設(shè)計問題。
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* }4 ^6 N8 g" B( q主要優(yōu)勢包括：

與電磁模擬相比，光譜預(yù)測速度提高了幾個數(shù)量級

能夠高效解決反向設(shè)計問題

快速探索大型設(shè)計空間以進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化
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, V% `; @5 V( U7 F: n, I2 I參考文獻(xiàn)
[1] E. Adibnia, M. Ghadrdan, and M. A. Mansouri-Birjandi, "Nanophotonic structure inverse design for switching application using deep learning," Scientific Reports, vol. 14, no. 1, p. 21094, Feb. 2024, doi: 10.1038/s41598-024-72125-4.
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5 M8 }3 T/ Y3 M, t深圳逍遙科技有限公司（Latitude Design Automation Inc.）是一家專注于半導(dǎo)體芯片設(shè)計自動化（EDA）的高科技軟件公司。我們自主開發(fā)特色工藝芯片設(shè)計和仿真軟件，提供成熟的設(shè)計解決方案如PIC Studio、MEMS Studio和Meta Studio，分別針對光電芯片、微機(jī)電系統(tǒng)、超透鏡的設(shè)計與仿真。我們提供特色工藝的半導(dǎo)體芯片集成電路版圖、IP和PDK工程服務(wù)，廣泛服務(wù)于光通訊、光計算、光量子通信和微納光子器件領(lǐng)域的頭部客戶。逍遙科技與國內(nèi)外晶圓代工廠及硅光/MEMS中試線合作，推動特色工藝半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展，致力于為客戶提供前沿技術(shù)與服務(wù)。
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