論文の概要: Machine Learning-Based Optimization of Chiral Photonic Nanostructures:
Evolution- and Neural Network-Based Design
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.06272v1
- Date: Thu, 11 Nov 2021 15:29:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-12 15:00:23.767894
- Title: Machine Learning-Based Optimization of Chiral Photonic Nanostructures:
Evolution- and Neural Network-Based Design
- Title（参考訳）: 機械学習によるキラルフォトニックナノ構造の最適化:進化とニューラルネットワークに基づく設計
- Authors: Oliver Mey and Arash Rahimi-Iman
- Abstract要約: 分子や光などの物質のキラリティは、化学、ナノフォトニクス、光学情報処理などへの応用に多くの注目を集めている。
進化的アルゴリズムとニューラルネットワークアプローチの2つの機械学習手法を用いて,キラルフォトニック構造の設計を報告する。
その結果, 光学ナノパターンリフレクタのファクシリ製造と特性評価が, キラリティーに敏感な光-マッターカップリングのシナリオに有効であることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Chiral photonics opens new pathways to manipulate light-matter interactions
and tailor the optical response of meta-surfaces and -materials by
nanostructuring nontrivial patterns. Chirality of matter, such as that of
molecules, and light, which in the simplest case is given by the handedness of
circular polarization, have attracted much attention for applications in
chemistry, nanophotonics and optical information processing. We report the
design of chiral photonic structures using two machine learning methods, the
evolutionary algorithm and neural network approach, for rapid and efficient
optimization of optical properties for dielectric metasurfaces. The design
recipes obtained for visible light in the range of transition-metal
dichalcogenide exciton resonances show a frequency-dependent modification in
the reflected light's degree of circular polarization, that is represented by
the difference between left- and right-circularly polarized intensity. Our
results suggest the facile fabrication and characterization of optical
nanopatterned reflectors for chirality-sensitive light-matter coupling
scenarios employing tungsten disulfide as possible active material with
features such as valley Hall effect and optical valley coherence.
- Abstract（参考訳）: キラルフォトニクスは、光と物質間の相互作用を操作する新しい経路を開き、非自明なパターンをナノ構造化することでメタ表面と材料を光学的応答に調整する。
分子のキラリティーや光のような物質のキラリティーは、最も単純な場合において円偏光のハンドネスによって与えられるものであり、化学、ナノフォトニクス、光学情報処理の分野で多くの注目を集めている。
本稿では,2つの機械学習手法である進化アルゴリズムとニューラルネットワークを用いたキラルフォトニック構造の設計を行い,誘電体メタサーフェスの光学特性の迅速かつ効率的な最適化を行う。
遷移金属ジカルコゲナイド励起子共鳴の範囲で可視光を得るための設計レシピは、反射光の円偏光度に周波数依存的な変化を示し、これは左右の円偏光強度の差で表される。
本研究は, 二硫化タングステンを有効成分とするキラリティー感光マッターカップリングシナリオのための光学ナノパターン反射体の作製とキャラクタリゼーションを, 谷ホール効果や光学谷コヒーレンスなどの特性を有する有効材料として用いた。
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