Data driven approaches in nanophotonics: A review of AI-enabled metadevices

📄 arXiv: 2510.00283v1 📥 PDF

作者: Huanshu Zhang, Lei Kang, Sawyer D. Campbell, Jacob T. Young, Douglas H. Werner

分类: physics.optics, cs.AI

发布日期: 2025-09-30

DOI: 10.1039/D5NR02043C

💡 一句话要点

综述：AI驱动的纳米光子学，利用数据驱动方法设计超构器件

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 纳米光子学 超构材料 人工智能 深度学习 数据驱动设计 器件优化 正向建模 逆向设计

📋 核心要点

  1. 传统超构器件设计依赖试错和耗时的电磁仿真，效率低下且难以探索复杂设计空间。
  2. 论文综述了利用深度学习等AI技术，数据驱动地设计和优化超构器件的方法，提升设计效率。
  3. AI方法在正向建模、多功能设计和解决制造限制等方面展现优势，为下一代纳米光子器件设计提供新思路。

📝 摘要（中文）

本综述探讨了数据驱动方法如何利用先进的人工智能技术革新光子超构器件的设计与优化。文章从模型中心视角出发，综合了新兴的设计策略，并阐述了深度学习框架如何有效地在广阔的设计空间中导航，从而取代传统的试错法和计算密集型电磁仿真。讨论了人工智能在超材料设计的多个方面的应用，从高自由度设计到大型语言模型辅助设计。通过解决诸如Transformer模型实现、制造限制和复杂的互耦合效应等挑战，这些AI驱动的策略不仅简化了正向建模过程，而且为实现多功能和易于制造的纳米光子器件提供了可靠的途径。本综述进一步强调了新兴机遇和持续存在的挑战，为下一代纳米光子工程策略奠定了基础。

🔬 方法详解

问题定义：传统纳米光子器件的设计和优化面临着计算成本高昂、设计空间探索困难以及制造工艺限制等问题。传统的试错法效率低下，而计算密集型的电磁仿真难以应对复杂结构和高自由度的设计。此外，器件的制造限制和复杂的互耦合效应也给设计带来了额外的挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用数据驱动的方法，特别是人工智能技术，来加速和优化纳米光子器件的设计过程。通过训练深度学习模型，可以学习器件结构参数与光学性能之间的映射关系，从而实现快速的正向建模和逆向设计。此外，还可以利用AI技术来探索更广阔的设计空间，并解决制造限制和互耦合效应等问题。

技术框架：该综述涵盖了多种基于AI的纳米光子器件设计方法，包括：1) 基于深度学习的正向建模，用于预测给定器件结构的光学性能；2) 基于深度学习的逆向设计，用于根据所需的光学性能反向推导出器件结构参数；3) 基于生成模型的器件设计，用于自动生成新的器件结构；4) 基于强化学习的器件优化，用于在满足特定约束条件下优化器件性能；5) 基于大型语言模型辅助设计，利用自然语言处理技术辅助器件设计。

关键创新：该综述的关键创新在于系统性地总结了AI技术在纳米光子器件设计中的应用，并指出了未来的发展方向。与传统的基于仿真的设计方法相比，AI方法能够显著提高设计效率，并探索更广阔的设计空间。此外，AI方法还可以用于解决制造限制和互耦合效应等问题，从而实现更实用和高性能的纳米光子器件。

关键设计：不同的AI方法采用了不同的网络结构、损失函数和训练策略。例如，正向建模通常采用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），损失函数通常采用均方误差（MSE）或交叉熵损失。逆向设计通常采用生成对抗网络（GAN）或变分自编码器（VAE）。在训练过程中，需要大量的仿真数据来训练模型，并采用数据增强等技术来提高模型的泛化能力。对于制造限制和互耦合效应，可以通过在损失函数中添加惩罚项或采用专门的网络结构来解决。

📊 实验亮点

该综述重点强调了AI在解决传统纳米光子器件设计瓶颈方面的优势，例如，深度学习模型能够以远超传统仿真方法的速度预测器件性能，从而加速设计迭代。此外，AI方法还能够探索传统方法难以触及的复杂设计空间，并自动优化器件结构以满足特定性能指标。通过结合AI和纳米光子学，可以实现更高性能、更具功能性的光学器件。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于光通信、光计算、光传感、成像显示等领域。通过AI驱动的纳米光子器件设计，可以实现更高效、更紧凑、更低功耗的光学器件，从而推动相关领域的技术进步。例如，可以设计出高性能的光学滤波器、偏振片、波片、超透镜等器件，用于光通信系统和成像设备中。此外，还可以利用AI技术来设计新型的光学传感器，用于环境监测、生物医学等领域。

📄 摘要（原文）

Data-driven approaches have revolutionized the design and optimization of photonic metadevices by harnessing advanced artificial intelligence methodologies. This review takes a model-centric perspective that synthesizes emerging design strategies and delineates how traditional trial-and-error and computationally intensive electromagnetic simulations are being supplanted by deep learning frameworks that efficiently navigate expansive design spaces. We discuss artificial intelligence implementation in several metamaterial design aspects from high-degree-of-freedom design to large language model-assisted design. By addressing challenges such as transformer model implementation, fabrication limitations, and intricate mutual coupling effects, these AI-enabled strategies not only streamline the forward modeling process but also offer robust pathways for the realization of multifunctional and fabrication-friendly nanophotonic devices. This review further highlights emerging opportunities and persistent challenges, setting the stage for next-generation strategies in nanophotonic engineering.