大数跨境

培新专题 | 基于机器学习在光子学器件设计与研发领域应用

培新专题 | 基于机器学习在光子学器件设计与研发领域应用 两江科技评论
2024-06-21
0

说明:本文为推广文章,内容来自COMSOL仿真交流(互动派(北京)教育科技)

在人工智能与光子学设计融合的背景下,科研的边界持续扩展,创新成果不断涌现。从理论模型的整合到光学现象的复杂模拟,从数据驱动的探索到光场的智能分析,机器学习正以前所未有的动力推动光子学领域的革新。据调查,目前在Nature和Science杂志上发表的机器学习与光子学结合的研究主要集中在以下几个方面:

1、光子器件的逆向设计:通过机器学习,特别是深度学习,可以高效地进行光子器件的逆向设计,这在传统的多参数优化问题中尤为重要。

2、超构表面和超材料设计:机器学习被用于设计具有特定光学特性的超构表面和超材料,这些材料在光场调控中发挥着重要作用。

3、光子神经网络:利用光子器件构建的神经网络可以进行快速的矩阵-向量运算,加速深度学习算法的执行。

4、非线性光学与光子芯片:非线性光学材料和非厄米拓扑光子学为高性能片上处理方案提供了新的可能性,智能光子芯片在全光计算、信号处理和量子技术等领域具有广泛的应用前景。

5、智能光子系统的多任务优化:通过深度学习与拓扑优化的结合,可以同时优化多个光子器件的功能,提高设计效率并保证性能。

6、光谱分析与预测:机器学习模型能够分析光谱数据,预测材料特性或器件性能,这对于材料科学和光子器件的研发至关重要。

现为促进科研人员、工程师及产业界人士对机器学习在光子学设计领域应用技术以及COMSOL/FDTD Solutions仿真学习掌握,特举办“机器学习赋能的智能光子学器件系统研究与应用”“COMSOL Multiphysics多物理场仿真技术与应用-光电专题线上培训班(三十九期)”“FDTD Solutions时域有限差分数值模拟方法与应用”专题培训会议,本次培训会议主办方为北京软研国际信息技术研究院,承办方为互动派(北京)教育科技有限公司,会议会务合作单位为北京中科四方生物科技有限公司,具体相关事宜通知如下:


★ 目录 ★

专题一

(在线直播)

机器学习赋能的智能光子学器件系统研究与应用

(详情内容点击查看)

2024年7月13日-7月14日

2024年7月20日-7月21日

专题二

(在线直播)

COMSOL 多场耦合仿真技术与应用

(详情内容点击查看)

2024年07月06日-07月07日

2024年07月13日-06月14日

专题三

(在线直播)

FDTD Solutions(时域有限差分)仿真技术与应用

(详情内容点击查看)

2024年07月13日-07月14日

2024年07月20日-07月21日

专题四

(精品录播)

HFSS、CST电磁场数值仿真技术及天线设计与应用

(详情内容点击查看)

专题五

(精品录播)

机器学习材料性能预测与材料基因工程应用实战

(详情内容点击查看)


适用人群


光子学与光电子学、无线电电子学、物理学、材料科学、电信技术、自动化技术、仪器仪表工业、电气工程、电力工业、计算机软件及计算机应用、工业通用技术及设备、生物医学工程、金属学、生物医学工程等领域的科研人员、工程师、及相关行业从业者、跨领域研究人员。


培训讲师



1

机器学习与光子学设计讲师

来自国家“双一流”建设高校 、 “985 工程”“211 工程”重点高校。在《ACS Photonics》、《Journal of Lightwave Technology》等国际知名期刊发表论文数十篇, 长期担任Laser & Photonics Review, Photonics Research, Journal of Lightwave Technology, IEEE JSTQE, Optics Express, Optics Letter等光子学期刊审稿人

擅长领域:微纳光子学、光电子集成芯片、拓扑光子学、计算光子学、以及深度学习与光子学的交叉学科研究等。


2

COMSOL光电仿真讲师

来自国家“双一流”建设高校 、“211工程”“985工程”重点高校教师。

以第一/通讯作者身份著述的论文在众多顶级杂志发表:

《Nature Communications》

《 Physical Review Letters》

《Advanced Materials》

......

擅长领域:微纳光子学、拓扑光子学、非厄米光子学、光芯片、电磁超材料器件等。


3

FDTD Solutions讲师

来自于国内“双一流”建设高校、“211工程”、“985工程”重点高校工作。多年致力于微纳光学的研究,有丰富的FDTD使用经验。在《Nano Energy》、《Nanoscale》、《Optics Express》等SCI收录的权威期刊上发表学术论文10余篇。

擅长领域:表面等离激元光学、光学传感器、光子晶体、非线性光学等。


培训特色


1、理论与实践结合:课程不仅讲解理论知识,还通过案例实操,如仿真设计手段和基于Python的机器学习框架,使学员能够将理论应用于实践。

2、实践操作与案例分析:课程强调通过实际案例分析和操作,使学员能够深入理解并应用机器学习模型和框架到光子学器件与系统中。

3、前沿技术与应用:课程内容紧跟科学前沿,包括最新的光子学仿真设计手段、深度学习网络架构,以及它们在光子学设计中的应用。

4、软件工具与编程基础:课程提供了光子学仿真软件(如Rsoft, Ansys optics)和Python编程语言的详细介绍,包括机器学习库和深度学习框架Pytorch的使用。

5、深度学习在光子学中的应用:特别强调深度学习技术在微纳光子学、计算成像和图像处理等领域的应用,以及如何通过深度学习进行光谱预测和逆向设计。

6、未来技术趋势与展望:课程不仅介绍了当前的技术应用,还探讨了机器学习与光子学结合的未来趋势,如光子芯片制造、光学仪器增强和低功耗信息处理等。

☆ 往期学员评价:


培训大纲

机器学习赋能的智能光子学器件系统研究与应用

课程背景

课程针对希望了解和掌握在集成光学/空间光学方面的器件、系统和算法结合应用的科研人员及开发者。课程主要为光子学与机器学习的交叉学科理论讲解与结合案例实操的技术讲解,以期衔接常见机器学习模型及框架的使用与各种光学器件和系统实际应用中的间隔。先介绍常用的光子学仿真设计手段与基于 Python 语言的机器学习框架,讲解机器学习的基本算法与当前实用的几种深度学习网络架构,并结合前沿的文献案例进行示例演示与练习,案例涵盖 Science 等顶刊(开阔视野)与科研中较为实用的期刊(难度适中,便于快速掌握及取得成果),有利于短期及中长期的科研和开发流程。最后针对讲解当前最新的前沿进展应用,抛砖引玉,增进对于机器学习在光子学中的应用的深度理解。

智能光子学绪论

1.1 空间光学系统与集成微纳光子学系统概论

1.2 机器学习和人工智能的基本概念与发展历程

1.3 机器学习方法在光子学设计中的应用简介

1.4 光子学器件构建神经网络的应用简介

光子学器件仿真软件基础与器件逆向设计

2.1 光子学器件的主要设计目标和调控方法

2.2 Rsoft, Ansys optics 光子学仿真软件介绍与基本操作

2.3 时域有限差分方法与空间光场模拟

案例分析:传播相位与几何相位超构单元仿真与器件库提取与二维超构透镜设计与传播光场仿真

2.4 波导器件仿真与片上光学系统设计

案例分析:片上的超构单元仿真与光学参数提取

2.5 基于仿真软件的光子学逆向设计

Ø  光子学逆向设计的概念

Ø  基于粒子群算法的光学器件优化

Ø  基于伴随方法的光子学器件优化

案例分析:基于粒子群方法的耦合器设计

机器学习方法简介与 Python 软件基础

3.1 机器学习基础概念

3.2 监督学习与无监督学习

3.3 简单常用算法简介(如线性回归、SVM 等)

3.4 Python 编程基础

Ø  Python 环境搭建与工具介绍(如 Jupyter   Notebook)

Ø  基本语法与数据结构

Ø  NumPy 等库的使用

Ø  数据可视化工具(如 Matplotlib 等)

Ø  深度学习框架 Pytorch 简介

常用的深度神经网络简介与 Python 实现

4.1 深度学习简介

4.2 神经网络基础概念与结构

4.3 深度学习的基本原理与训练过程

4.4 常用深度网络模型简介

Ø  全连接网络(FC)

Ø  卷积神经网络(CNN)

Ø  带历史记忆的网络(如 RNN)

4.5 案例分析:基于 Python 的几种神经网络构建

Ø  全连接网络

Ø  卷积神经网络

Ø  U-Net

4.6 一个基本的全连接网络模型的搭建与训练

深度学习在微纳光子学中的应用

5.1 微纳光子器件的基本原理与常见结构

5.2 基于深度学习的光谱预测与逆向设计   

案例分析:一维的和二维的全介质和金属SPR 材料的光谱预测与逆向设计

5.3 基于机器学习的电磁近场预测和逆向设计

案例分析:介质超构表面的近场调控设计

5.4 基于深度学习的超构单元生成

案例分析:基于生成-对抗网络的电磁调控结构定制化生成

深度学习在其他光学系统中的应用

6.1 深度学习在多样化的光学系统中的应用概述

6.2 深度学习在计算成像中的应用

案例分析:深度学习增强的非线性光纤单像素成像系统

6.3 深度学习在图像处理中的应用

光子学器件赋能的深度神经网络应用

7.1 光子学器件在深度学习中的应用概述

7.2 基于光学矩阵-向量相乘的卷积加速器

7.3 衍射光学神经网络

案例分析:基于片上衍射神经网络的超构光学系统用于图像分类

7.4 光学神经网络的优势与挑战

机器学习与光子学的高阶应用介绍与未来展望

8.1 深度学习赋能光子芯片制造

案例分析:通过机器学习优化工艺容差与器件性能

8.2 机器学习赋能的传统光学仪器增强

案例分析:基于深度学习的高分辨红外热波段雷达

8.3 光子学硬件赋能的低功耗信息处理

案例分析:基于衍射神经网络的太赫兹光学处理器(Science)

8.4 非典型机器学习系统——万物皆可机器学习(Nature)

部分案例展示:

COMSOL 多场耦合仿真技术与应用

(一)案列应用实操教学:

案例一

光子晶体能带分析、能谱计算、光纤模态计算、微腔腔膜求解

案例二

类比凝聚态领域魔角石墨烯的moiré 光子晶体建模以及物理分析

案例三

传播表面等离激元和表面等离激元光栅等

案例四

超材料和超表面仿真设计,周期性超表面透射反射分析

案例五

光力、光扭矩、光镊力势场计算

案例六

波导模型(表面等离激元、石墨烯等)本征模式分析、各种类型波导传输效率求解

案例七

光-热耦合案例

案例八

天线模型

案例九

二维材料如石墨烯建模

案例十

基于微纳结构的电场增强生物探测

案例十一

散射体的散射,吸收和消光截面的计算

案例十二

拓扑光子学:拓扑边缘态和高阶拓扑角态应用仿真

案例十三

二硫化钼的拉曼散射

案例十四

磁化的等离子体、各向异性的液晶、手性介质的仿真

案例十五

光学系统的连续谱束缚态

案例十六

片上微纳结构拓扑优化设计(特殊情况下,利用二维系统来有效优化三维问题)

案例十七

形状优化反设计:利用形状优化设计波导带通滤波器

案例十八

非厄米光学系统的奇异点:包括PT对称波导结构和光子晶体板系统等

案例十九

微纳结构的非线性增强效应,以及共振模式的多极展开分析

案例二十

学员感兴趣的其他案例

(二) 软件操作系统教学:

COMSOL

软件入门

初识COMSOL仿真——以多个具体的案例建立COMSOL仿真框架,建立COMSOL仿真思路,熟悉软件的使用方法

COMSOL软件基本操作

Ø  参数,变量,探针等设置方法、几何建模

Ø  基本函数设置方法,如插值函数、解析函数、分段函数等

Ø  特殊函数的设置方法,如积分、求极值、求平均值等

Ø  高效的网格划分

前处理和后处理的技巧讲解

Ø  特殊变量的定义,如散射截面,微腔模式体积等

Ø  如何利用软件的绘图功能绘制不同类型的数据图和动画

Ø  数据和动画导出

Ø  不同类型求解器的使用场景和方法

COMSOL

软件进阶

COMSOL中RF、波动光学模块仿真基础

Ø  COMSOL中求解电磁场的步骤

Ø  RF、波动光学模块的应用领域

RF、波动光学模块内置方程解析推导

Ø  亥姆霍兹方程在COMSOL中的求解形式

Ø  RF方程弱形式解析,以及修改方法(模拟特殊本构关系的物质)

Ø  深入探索从模拟中获得的结果

(如电磁场分布、功率损耗、传输和反射、阻抗和品质因子等)

边界条件和域条件的使用方法

Ø  完美磁导体和完美电导体的作用和使用场景

Ø  阻抗边界条件、过度边界条件、散射边界条件、周期性边界条件的作用

Ø  求解域条件:完美匹配层的理论基础和使用场景、 PML网格划分标准

Ø  远场域和背景场域的使用

Ø  端口使用场景和方法

Ø  波束包络物理场的使用详解

波源设置

Ø  散射边界和端口边界的使用方法和技巧(波失方向和极化方向设置、S参数、反射率和透射率的计算和提取、高阶衍射通道反射投射效率的计算)

Ø  频域计算、时域计算

Ø  点源,如电偶极子和磁偶极子的使用方法

材料设置

Ø  计算模拟中各向同性,各向异性,金属介电和非线性等材料的设置

Ø  二维材料,如石墨烯、MoS2的设置

Ø  特殊本构关系材料的计算模拟(需要修改内置的弱表达式)

网格设置

Ø  精确仿真电磁场所需的网格划分标准

Ø  网格的优化

Ø  案列教学

COMSOL WITH MATLAB功能简介

Ø COMSOL WITH MATLAB 进行复杂的物理场或者集合模型的建立(如超表面波前的衍射计算)

Ø COMSOL WITH MATLAB 进行复杂函数的设置(如石墨烯电导函数的设置和仿真)

Ø  COMSOL WITH MATLAB 进行高级求解运算和后处理

Ø  COMSOL WITH MATLAB求解具有色散材料的能带

部分案例展示:

FDTD Solutions(时域有限差分)仿真技术与应用

基础入门

FDTD Solutions 求解物理问题的方法

Ø  FDTD与麦克斯韦方程

Ø  FDTD中的网格化

FDTD Solutions 功能与使用

Ø  主窗口——CAD人机交互界面

Ø  计算机辅助设计(CAD)模拟编辑器: 

Ø  主标题栏、工具条

Ø  实体对象树实体对象库

Ø  脚本提示与脚本编辑窗口

软件操作

几何结构

Ø  简单几何结构的添加

Ø  通过脚本添加几何结构

Ø  通过函数定义曲面

FDTD设置

Ø  计算空间的确定

Ø  各种边界条件的设定以及应用范围

Ø  PML设定以及其适用条件

Ø  Auto shutoff min的设定

激励光源

Ø  各种预设光源的特点

Ø  脚本添加各种光源以及设置

Ø  导入外部光源

监视器的添加与使用

Ø  各类监视器的特点与应用

Ø  脚本添加与设置监视器

Ø  脚本获取监视器数据

优化与扫描

Ø  结构参数扫描的设置

Ø  扫描结构的可视化

Ø  后续数据处理

结构组与分析组(Object library)

Ø  结构组添加与设置(以Hexagonal lattice PC array为例)

Ø  分析组的添加与设置(以Power absorbed为例)

材料添加与拟合

Ø  导入材料折射率(介电常数)

Ø  材料拟合(拟合公差、虚部权重)

网格设置与结果分析

Ø  对比FDTD内置网格

Ø  脚本实现结果的可视化与后期数据处理

仿真实例

Ø  金属薄膜中金纳米孔阵列透射与反射, 并考虑其近场电磁分布

Ø  利用脚本进行电磁场及其光学响应的可视化

Ø  设置EOT型超表面结构,以及Structure   library的使用

Ø  结构的参数化扫描与结果可视化

Ø  利用脚本计算峰值增强因子

Ø  多层平面结构激发Tamm等离激元诱导强光学吸收

Ø  金属小球Mie散射模型构建及脚本远场近场结果可视化

Ø  利用脚本计算热载流子产生空间分布

Ø  斜入射下光学传感器的光学响应及其边界条件的设置

Ø  利用S参数分析组并通过脚本实现金属纳米小球的吸收/散射消光与近场增强的计算

Ø  热电子光探测器的电磁场空间分布与FDTD材料折射率的导出(脚本计算不同金属层的吸收)

实例进阶

Ø  平面结热电子光探测器:激发光学Tamm 态:

----(根据发表在ACS Nano上的论文)

Ø  双微腔热电子光探测器:激发微腔共振:

-----(根据发表在Nanoscale上的论文)

Ø  热电子光学传感器:表面波激发:

-----(根据发表在ACS Nano上的论文)

Ø  金属-介质-金属光学微腔宽带吸收器:

-----(根据发表在Photonics Research上的论文)

Ø  Pancharatnam-Berry型超构表面:

-----(根据发表在Science上的论文)

部分案例展示:



报名须知


1

时间地点

机器学习赋能的智能光子学器件系统研究与应用

2024年07月13日-07月14日

2024年07月20日-07月21日

在线直播(授课四天)


COMSOL 多场耦合仿真技术与应用

2024年07月06日-07月07日

2024年07月13日-07月14日

在线直播(授课四天)


FDTD Solutions(时域有限差分)仿真技术与应用

2024年07月13日-07月14日

2024年07月20日-07月21日

在线直播(授课四天)


2

报名费用

(含报名费、培训费、资料费)

机器学习赋能的智能光子学器件系统研究与应用:¥4500元/人

COMSOL 多场耦合仿真技术与应用:¥4300元/人

FDTD  Solutions仿真技术与应用:¥4300元/人

机器学习与光子学专题2024年6月22日前汇款可享200元早鸟价优惠

【注】费用提供用于报销的正规机打发票及盖有公章的纸质通知文件;北京中科四方生物科技有限公司作为本次会议会务合作单位,负责注册费用收取和开具发票。如需开具会议费的单位请联系招生老师索取会议邀请函。


3

增值服务

1、凡报名学员将获得本次培训电子课件及案例模型文件;

2、培训结束可获得本次所学专题课程全部无限次回放视频;

3、参加培训并通过试的学员,可以获得:主办方北京软研国际信息技术研究院培训中心颁发的《机器学习赋能的智能光子学器件系统研究与应用》《COMSOL光电仿真应用工程师》《FDTD仿真应用工程师》专业技能结业证书


4

联系方式


免责声明:本文旨在传递更多科研资讯及分享,所有其他媒、网来源均注明出处,如涉及版权问题,请作者第一时间后台联系,我们将协调进行处理,所有来稿文责自负,两江仅作分享平台。转载请注明出处,如原创内容转载需授权,请联系下方微信号。

【声明】内容源于网络
0
0
两江科技评论
聚焦“光声力热”超构材料、凝聚态物理、生物医学、智能制造等领域,打造科研人便捷的交流平台,发布优质新鲜的科研资讯。
内容 6001
粉丝 0
两江科技评论 聚焦“光声力热”超构材料、凝聚态物理、生物医学、智能制造等领域,打造科研人便捷的交流平台,发布优质新鲜的科研资讯。
总阅读5.1k
粉丝0
内容6.0k