Self-Learning Perfect Optical Chirality via a Deep Neural Network

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作者
Yu Li,Youjun Xu,Meiling Jiang,Bowen Li,Tianyang Han,Cheng Chi,Feng Lin,Bo Shen,Xing Zhu,Luhua Lai,Zheyu Fang
出处
期刊:Physical Review Letters [American Physical Society]
卷期号:123 (21) 被引量:90
标识
DOI:10.1103/physrevlett.123.213902
摘要

Optical chirality occurs when materials interact differently with light in a specific circular polarization state. Chiroptical phenomena inspire wide interdisciplinary investigations, which require advanced designs to reach strong chirality for practical applications. The development of artificial intelligence provides a new vision for the manipulation of light-matter interaction beyond the theoretical interpretation. Here, we report a self-consistent framework named the Bayesian optimization and convolutional neural network that combines Bayesian optimization and deep convolutional neural network algorithms to calculate and optimize optical properties of metallic nanostructures. Both electric-field distributions at the near field and reflection spectra at the far field are calculated and self-learned to suggest better structure designs and provide possible explanations for the origin of the optimized properties, which enables wide applications for future nanostructure analysis and design.
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