基于几何神经参数化的自由形状纳米光子器件设计

纳米光子自由形状设计有望将光学组件的性能推向新极限，但仍面临在有效执行优化的同时可靠地强制设计和制造约束的挑战。我们提出了Neuroshaper，这是一种用于自由形状几何参数化的框架，其中纳米光子器件布局是通过解析神经网络表示定义的。Neuroshaper以一种质地上全新的方式进行形状优化，通过捕获多尺度、自由形状几何构成的过参数化表示方案，使其能够在平滑的、高维几何设计空间中有效进行优化。我们进一步表明，Neuroshaper能够以本地约束导致器件形态全局变化的方式实现约束和拓扑操作。我们进一步在数值和实验上表明，Neuroshaper可应用于多种纳米光子器件。Neuroshaper的灵活性和能力反映了神经表示在拓扑设计概念方面的增强作用。