Advances in machine learning optimization for classical and quantum photonics

光子学 贝叶斯优化 计算机科学 强化学习 背景(考古学) 粒子群优化 量子 人工智能 算法 物理 量子力学 古生物学 光学 生物
作者
María José Sánchez,Christer Everly,P. A. Postigo
出处
期刊:Journal of The Optical Society of America B-optical Physics [Optica Publishing Group]
卷期号:41 (2): A177-A177 被引量:4
标识
DOI:10.1364/josab.507268
摘要

The development and optimization of photonic devices and various other nanostructure electromagnetic devices present a computationally intensive task. Much optimization relies on finite-difference time-domain or finite element analysis simulations, which can become very computationally demanding for finely detailed structures and dramatically reduce the available optimization space. In recent years, various inverse design machine learning (ML) techniques have been successfully applied to realize previously unexplored optimization spaces for photonic and quantum photonic devices. In this review, recent results using conventional optimization methods, such as the adjoint method and particle swarm, are examined along with ML optimization using convolutional neural networks, Bayesian optimizations with deep learning, and reinforcement learning in the context of new applications to photonics and quantum photonics.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
zhang完成签到,获得积分10
1秒前
lewu完成签到,获得积分20
3秒前
zorn完成签到,获得积分10
4秒前
咪路完成签到,获得积分10
4秒前
流星完成签到,获得积分10
7秒前
无语的诗柳完成签到 ,获得积分10
7秒前
zorn发布了新的文献求助20
8秒前
yanglin完成签到,获得积分10
9秒前
蔺一江发布了新的文献求助10
12秒前
12秒前
YZ完成签到,获得积分10
17秒前
学呀学完成签到 ,获得积分10
18秒前
未知数发布了新的文献求助10
18秒前
亚尔完成签到 ,获得积分10
20秒前
烟花应助YZ采纳,获得10
21秒前
wanci应助十五采纳,获得10
22秒前
24秒前
Yo鹿发布了新的文献求助10
24秒前
25秒前
26秒前
26秒前
26秒前
27秒前
虚心的百川完成签到,获得积分10
28秒前
zhou发布了新的文献求助10
29秒前
852应助诚心人生采纳,获得10
30秒前
大气的尔蓝完成签到,获得积分10
31秒前
Ivy发布了新的文献求助10
31秒前
chen发布了新的文献求助10
32秒前
林耀辉发布了新的文献求助10
32秒前
给我好好读书完成签到,获得积分10
33秒前
眠眠清完成签到 ,获得积分10
36秒前
花开富贵完成签到,获得积分10
36秒前
38秒前
wsh完成签到,获得积分10
39秒前
42秒前
zhou完成签到,获得积分10
43秒前
无限鲜花发布了新的文献求助10
43秒前
43秒前
jyy应助Newky采纳,获得10
44秒前
高分求助中
【此为提示信息,请勿应助】请按要求发布求助,避免被关 20000
Technologies supporting mass customization of apparel: A pilot project 450
Mixing the elements of mass customisation 360
Периодизация спортивной тренировки. Общая теория и её практическое применение 310
the MD Anderson Surgical Oncology Manual, Seventh Edition 300
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 300
Political Ideologies Their Origins and Impact 13th Edition 260
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3781487
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3327165
关于积分的说明 10229815
捐赠科研通 3042014
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1669742
邀请新用户注册赠送积分活动 799278
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 758757