基于人工神经网络的等效谱预测与反向设计

"这篇论文提出了一种基于人工神经网络(ANNs)的新型方法，用于实现等离子体波导系统（PWCCS）的高效频谱预测、参数拟合、反向设计和性能优化。通过遗传算法设计网络架构并选择超参数，作者利用PWCCS中的Fano共振和等离子体诱导透明效应来验证ANNs的有效性。" 本文的研究重点在于利用人工智能技术优化等离子体光子学领域中的关键问题。等离子体波导系统与腔体耦合结构（PWCCS）是光子学研究的一个重要领域，因为它能够产生独特的光学现象，如Fano共振和等离子体诱导透明效应。这两种效应在光通信、传感器设计和量子信息处理等方面有着广泛的应用。 Fano共振是一种非对称的线性光谱特性，通常发生在具有一个或多个散射中心的系统中。它表现为窄而深的吸收峰，其形状由系统的量子干涉效应决定。等离子体诱导透明效应则是通过调控等离子体材料的电导率来实现的，这种现象可以产生类似电磁诱导透明的效果，使得原本吸收强烈的光在特定条件下变得透明，从而在光传输和信息处理中发挥作用。 为了有效地预测这些复杂的光学行为，研究人员采用了人工神经网络。神经网络是一种模拟人脑神经元连接的计算模型，通过学习和训练，可以识别和处理大量数据中的模式。在这种情况下，神经网络被用来学习PWCCS的参数与光谱响应之间的关系，进行频谱预测和参数拟合。遗传算法被应用到网络架构的设计和超参数的选择中，这是一种模拟自然选择和进化策略的优化方法，能帮助找到最优的网络配置。 一旦神经网络经过训练，它就能用于反向设计过程，即根据期望的光谱特性反推出PWCCS的结构参数。这在实际应用中非常有价值，因为传统的设计方法通常依赖于数值模拟，计算量大且效率低。通过使用ANNs，设计过程可以显著加速，同时优化性能，如提高灵敏度、减少损耗等。 此外，论文还强调了性能优化，这可能涉及到调整PWCCS的几何尺寸、材料选择或者等离子体参数，以获得最佳的光学性能。通过对神经网络的训练和反向设计，可以快速寻找最优解，这对于实验实现和实际应用至关重要。 这项工作展示了人工智能技术在解决复杂光子学问题上的潜力，为等离子体光子学领域的设计和优化提供了一种创新方法。通过将神经网络与遗传算法相结合，不仅可以预测和解释等离子体系统的行为，还能有效地进行反向设计，有望推动未来光子设备的发展。