Nature：新型的方法构思！巧妙揭示光学未来，遥遥领先！

利用表面等离子体激元的全光等离子体开关(aops)非常适合集成到光子集成电路(PICs)中，在推进全光信号处理方面发挥着至关重要的作用。目前的AOPS设计方法仍然依赖于试错或经验方法。相比之下，最近深度学习(DL)的进展已被证明是非常有效的计算工具，为加速纳米光子学模拟提供了另一种方法。本文提出了一种利用深度学习进行AOPS频谱预测和逆设计的创新方法。该开关采用环形非线性等离子体环形谐振器(NPRRs)，由金属-绝缘体-金属波导与环形谐振器相互连接组成。利用非线性克尔效应显示了NPRR开关性能。与时域有限差分法相比，本研究提出的正演模型具有更高的计算效率。该模型通过分析各种结构参数来预测具有特殊倾角的透射光谱。逆建模能够预测所需透射光谱的设计参数。该模型提供了设计参数的快速估计，与时间密集的传统优化方法相比，具有明显的优势。与模拟相比，正反模型的预测损失都非常低，约为10 −4 。结果证实了用DL进行PICs中aops正反设计的适用性。

在光子学结构设计领域，深度学习已被应用于多个方面。一方面，深度学习可以帮助设计超构材料、光子晶体、等离激元纳米结构等复杂的光子学结构，以满足高速光通信、高灵敏度传感和高效能源收集及转换等应用需求。另一方面，深度学习还可以用于优化光学元件的性能，如透镜、反射镜等，以实现更好的成像质量和更高的光学效率。此外，深度学习在光学设计领域的应用还推动了其他相关技术的发展。例如，深度学习可以用于实现智能光学成像系统，通过自动调整光学元件的参数来适应不同的成像需求。同时，深度学习还可以用于实现高效的光学计算和信息处理，为光学计算和信息处理领域的发展提供了新的思路和方法。

总之，深度学习在光学设计领域的应用为光子学结构的创新提供了新的机遇和挑战。未来，随着深度学习技术的不断发展和完善，相信它将在光学设计领域发挥更加重要的作用。

主讲老师团队来自全国重点大学、国家“985工程”物理与信息交叉学科专业，有多年的机器学习和课题组科研经历！研究方向涉及光学设计与物理学，深度学习，机器学习等交叉领域。有着丰富知识积累和实战经验。参与国自然科学基金项目多项等，包括发表SCI论文十余篇，国家发明专利一项！担任过MDPI旗下等多个期刊的审稿人。

1.基于深度学习的光网络的培养目标主要集中在培养具备现代光学理论基础和深度学习技术知识的高级专业人才。他们不仅需要熟悉现代光学的原理，还需要掌握深度学习算法的原理和应用，能够结合深度学习和现代光学原理设计出具有光学加速功能的器件。 

2. 初步掌握构建深度学习模型所需的使用的工具，学会搭建深度学习开发环境。让初学者能够使用深度学习框架搭建常用神经网络模型，了解模型训练过程中出现的问题并掌握常用的解决办法。 

3. 熟悉超材料的发展现状，基本掌握多物理场仿真软件，并能够使用该软件计算光子晶体 的能带并对仿真结果做后处理。了解超表面在光学以及量子领域方面的应用，学会使用仿真软件对超表面结构进行仿真以及后续的结果分析。

4. 知道MATLAB与COMSOL以及Python间的交互方式，学会使用 Python处理COMSOL导出的数据，了解如何使用MATLAB将COMSOL的数据导出并处理为 Python能读取的数据。 

5. 了解硅基光网络的发展现状，知道矩阵分解的原理，学会使用深度学习框架去搭建一个基于MZI的模型框架并将其应用在深度学习实例上。 

6. 未来利用光的加速功能，基于片上的光网络可以设计出具有加速功能的光芯片。基于衍射网络，则可以在自由空间上设计出快速成像系统，加速自动驾驶的图像识别。 

7. 利用深度学习模型，可以克服传统基于全波模拟的设计方法的劣势，可以快速给出给定 结构的目标响应，加速光学设计的过程。  

深度学习光网络与逆向设计专题

第一章 导论 

第三章 深度学习 

第一节 机器学习 

第二节 机器学习中的关键组件 

2.1 数据 

2.2 模型 

2.3 损失函数 

2.4 优化算法 

第三节 机器学习的分类 

3.1 监督学习 

3.2 无监督学习 

3.3 半监督学习 

3.4 强化学习 

3.5 迁移学习 

第四节 深度学习 

4.1 深度学习的发展历程 

4.2 深度学习的进展 

4.3 人工神经网络 

第四章 深度学习模型（实操） 

第一节 线性神经网络实例 

1.1 线性回归 

1.2 softmax 回归 

第二节 多层感知机实例 

2.1 多层感知机 

2.2 模型选择、欠拟合和过拟合 

2.3 权重衰减 

2.4 Dropout 

第三节 卷积神经网络实例 

3.1 从全连接层到卷积 

3.2 通道和汇聚层 

3.3 卷积神经网络（LeNet） 

3.4 批量归一化 

3.5 残差连接 

第四节 循环神经网络实例

4.1 序列模型 

4.2 语言模型和数据集 

4.3 循环神经网络 

第五节 生成对抗网络实例 

5.1 概率生成模型 

5.2 变分自编码器 

5.3 生成对抗网络

第五章 超材料 

第一节 超材料概述 

第二节 光子晶体(COMSOL 实际操作) 

2.1 光子晶体基础和应用 

2.2 传递矩阵方法求解一维光子晶体能带 

2.3 平面波展开法求解一维光子晶体能带 

2.4 有限元法求解光子晶体能带 

2.4.1 二维正方晶格能带 

2.4.2 二维正方晶格光子晶体板能带 

2.4.3 二维三角晶格光子晶体板能带 

2.4.4 二维六角晶格光子晶体板能带 

2.5 光子晶体板中的连续谱束缚态(BIC)及其拓扑荷的计算 

第三节 超表面在光场调控中的作用 

3.1 相位调控 

3.2 光强调控 

3.3 偏振调控 

3.4 频率调控 

3.5 联合调控 

第四节 超表面仿真实例(COMSOL 实际操作) 

3.1 频率选择表面周期性互补开口谐振环 

3.2 超表面光束偏折器 

第五节 超构表面在量子光学中的研究与应用 

5.1 量子等离激元 

5.2 量子光源 

5.3 量子态的测量与操纵 

5.4 量子光学的应用 

第六章 基于马赫-增德尔干涉仪的光计算 

第一节 光计算及光神经网络的简介 

1.1 光计算的背景介绍 

1.2 光神经网络的发展与分类 

1.3 光神经网络的研究现状 

第二节 基于 MZI 的光神经网络原理 

2.1 全连接神经网络原理讲解 

2.2 MZI 级联的相干光矩阵计算原理 

2.3 N 阶酉矩阵分解 

2.4 基于 MZI 拓扑级联的酉矩阵通用架构 

第三节 训练数据集的获取与处理（Python 实操） 

3.1 Python 程序环境安装 

3.2 Pycharm 主要功能介绍 

3.3 数据集的获取方法 

3.4 训练数据集的前期处理 

第四节 酉矩阵通用架构的搭建（Python 实操） 

4.1 二阶酉矩阵的搭建 

4.2 clement 架构的搭建 

第五节 光神经网络的模型运行（Python 实操） 

第七章 全光衍射神经网络 

第一节 标量衍射理论基础 

1.1 惠更斯-菲涅耳原理 

1.2 瑞利-索莫菲衍射公式 

1.3 衍射角谱理论 

1.4 离散傅里叶变换 

第六节 光学衍射神经网络（Python 实操） 

2.1 人工神经网络结构 

2.2 光学衍射神经网络结构 

2.3 光学衍射神经网络实现手写数字识别 

2.4 光学衍射神经网络的应用 

第八章 超材料反向设计实例 

第一节 基于神经网络方法实现全介质超表面的设计（COMSOL 实操） 

1.1 超表面元的模拟 

1.2 超表面元的参数提取 

1.3 训练数据集的搭建 

1.4 预测模型的训练 

第二节 CNN 和 RNN 的组合寻找等离子体结构的光学特性（COMSOL 实操） 

第三节 DELAY 强化学习算法实现激光器的自动锁模控制 

1、凡参加人员将获得本次课程学习资料及所有案例模型文件；

2、课程结束可获得本次所学专题全部回放视频；

3、课程会定期更新前沿内容，参加本次课程的学员可免费参加一次本单位后期举办的相同专题课程（任意一期）