智能纳米光子学:在纳米尺度融合光子学与人工智能
光学
2019-01-28 v3
摘要
过去二十年来,纳米光子学一直是一个活跃的研究领域,其由在纳米尺度上利用光探索新物理与新技术的日益浓厚的兴趣所推动。随着对性能与集成水平需求的不断增长,纳米光子器件的设计与优化变得计算昂贵且耗时低效。先进计算方法与人工智能,尤其是其子领域机器学习,已在诸多应用中带来革命性发展,例如网络搜索、计算机视觉以及语音/图像识别。复杂的模型与算法有助于以高效方式开发巨大的参数空间。在本综述中,我们总结了纳米光子学与机器学习相融合这一新兴领域的近期进展。我们概述了不同的计算方法,重点关注用于纳米光子逆向设计的深度学习。同时也讨论了利用光子平台实现深度神经网络。本综述旨在勾勒出机器学习进行纳米光子设计的图示,并展望未来的任务。
引用
@article{arxiv.1810.11709,
title = {Intelligent Nanophotonics: Merging Photonics and Artificial Intelligence at the Nanoscale},
author = {Kan Yao and Rohit Unni and Yuebing Zheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.11709},
year = {2019}
}
备注
46 pages, 14 figures. To appear in Nanophotonics