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Deep learning-driven forward and inverse design of nanophotonic nanohole arrays: streamlining design for tailored optical functionalities and enhancing accessibility

纳米光子学 时域有限差分法 反向 纳米技术 材料科学 计算机科学 光学 物理 几何学 数学
作者
Tasnia Jahan,Tomoshree Dash,Shifat E. Arman,Reefat Inum,Sharnali Islam,Lafifa Jamal,Ahmet Ali Yanik,Ahsan Habib
出处
期刊:Nanoscale [The Royal Society of Chemistry]
卷期号:16 (35): 16641-16651 被引量:9
标识
DOI:10.1039/d4nr03081h
摘要

This study develops and optimizes deep learning models for the forward and inverse design of nanophotonic nanohole arrays, demonstrating their effectiveness through both FDTD simulations and experimental validation.
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