迈向高效的 PCSEL 设计：全 AI 驱动的方法
光学
2025-03-31 v4
摘要
我们提出了一种全 AI 驱动的设计框架用于光子晶体，旨在实现光子晶体表面发射激光器（PCSEL）的高效率。通过将光子晶体结构离散化为网格，并利用二维高斯曲面的截面表示孔的边缘，我们实现了高自由度且易于制造的孔设计。耦合波理论（CWT）通过评估光子晶体设计的表面发射效率（）和品质因数（）来生成数据集，而多层神经网络（NN）则从这些设计中学习并提取关键特征。最后，采用黑盒优化（BBO）对光子晶体结构进行微调，实现了全 AI 驱动的设计过程。该模型实现了高预测精度， 的 Pearson 相关系数为 0.780，对数变换后的 为 0.887。此外，我们进行了 Shapley 值分析以识别最重要的傅里叶系数，为影响 PCSEL 设计性能的因素提供了深入见解。与传统 FDTD 仿真相比，我们的工作将设计过程加速了超过 1,000,000 倍，将参数优化从两周缩短至仅一秒。我们的工作不仅加速了设计过程，还实现了高性能 PCSEL 的高效优化，推动了全光子设计自动化（PDA）的发展。
引用
@article{arxiv.2503.11022,
title = {Towards Efficient PCSEL Design: A Fully AI-driven Approach},
author = {Hai Huang and Ziteng Xu and Qi Xin and Zhaoyu Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.11022},
year = {2025}
}