一种用于光学薄膜设计的强化学习方法
机器学习
2021-02-19 v1 图像与视频处理
光学
摘要
机器学习，尤其是深度学习，正剧烈改变着光学薄膜逆向设计的相关方法。此类研究绝大多数聚焦于光学薄膜的参数优化（层厚与结构尺寸）。一个出现的挑战性问题是自动化材料搜索。本工作中，我们提出了一种用于光学薄膜逆向设计的端到端新算法。该方法结合了无监督学习、强化学习（RL）的能力，并包含遗传算法，可在无任何人工干预下设计光学薄膜。此外，通过若干具体示例，我们展示了如何利用该技术优化多层太阳能吸收器的光谱。
引用
@article{arxiv.2102.09398,
title = {A Reinforcement learning method for Optical Thin-Film Design},
author = {Anqing Jiang and Liangyao Chen and Osamu Yoshie},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.09398},
year = {2021}
}