論文の概要: POViT: Vision Transformer for Multi-objective Design and
Characterization of Nanophotonic Devices
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.09045v1
- Date: Tue, 17 May 2022 01:58:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-19 13:57:55.333213
- Title: POViT: Vision Transformer for Multi-objective Design and
Characterization of Nanophotonic Devices
- Title（参考訳）: povit: 多目的設計のための視覚トランスフォーマーとナノフォトニックデバイスのキャラクタリゼーション
- Authors: Xinyu Chen, Renjie Li, Yueyao Yu, Yuanwen Shen, Wenye Li, Zhaoyu
Zhang, Yin Zhang
- Abstract要約: 本稿では,半導体フォトニックデバイスを効率的に設計し,シミュレーションするための第1世代トランスフォーマーモデル(POViT)を提案する。
我々の研究は、EDAを完全自動フォトニックデザインに拡張する可能性を秘めている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.969089378686299
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: We solve a fundamental challenge in semiconductor IC design: the fast and
accurate characterization of nanoscale photonic devices. Much like the fusion
between AI and EDA, many efforts have been made to apply DNNs such as
convolutional neural networks (CNN) to prototype and characterize next-gen
optoelectronic devices commonly found in photonic integrated circuits (PIC) and
LiDAR. These prior works generally strive to predict the quality factor (Q) and
modal volume (V) of for instance, photonic crystals, with ultra-high accuracy
and speed. However, state-of-the-art models are still far from being directly
applicable in the real-world: e.g. the correlation coefficient of V
($V_{coeff}$ ) is only about 80%, which is much lower than what it takes to
generate reliable and reproducible nanophotonic designs. Recently,
attention-based transformer models have attracted extensive interests and been
widely used in CV and NLP. In this work, we propose the first-ever Transformer
model (POViT) to efficiently design and simulate semiconductor photonic devices
with multiple objectives. Unlike the standard Vision Transformer (ViT), we
supplied photonic crystals as data input and changed the activation layer from
GELU to an absolute-value function (ABS). Our experiments show that POViT
exceeds results reported by previous models significantly. The correlation
coefficient $V_{coeff}$ increases by over 12% (i.e., to 92.0%) and the
prediction errors of Q is reduced by an order of magnitude, among several other
key metric improvements. Our work has the potential to drive the expansion of
EDA to fully automated photonic design. The complete dataset and code will be
released to aid researchers endeavoring in the interdisciplinary field of
physics and computer science.
- Abstract（参考訳）: 我々は,ナノスケールフォトニックデバイスの高速かつ高精度なキャラクタリゼーションという,半導体IC設計の根本的な課題を解決する。
aiとedaの融合と同様に、畳み込みニューラルネットワーク(cnn)のようなdnnを適用し、フォトニック集積回路(pic)やlidarでよく見られる次世代光電子デバイスのプロトタイプと特徴付けに多くの取り組みがなされている。
これらの先行研究は一般的に、例えばフォトニック結晶の品質因子(Q)とモーダル体積(V)を超高精度で予測しようと試みている。
例えば、V(V_{coeff}$ )の相関係数は80%程度しかなく、信頼性と再現性のあるナノフォトニクス設計を生成するのに要するものよりもはるかに低い。
近年,注目型トランスフォーマーモデルが注目され,CVやNLPで広く利用されている。
本研究では,半導体フォトニックデバイスを多目的で効率的に設計し,シミュレーションするための第1世代トランスフォーマーモデル(POViT)を提案する。
標準のビジョン変換器(ViT)とは異なり、データ入力としてフォトニック結晶を供給し、活性化層をGELUから絶対値関数(ABS)に変更した。
実験の結果,povitは過去のモデルで報告された結果を大幅に上回った。
相関係数$V_{coeff}$は12%以上増加し(すなわち92.0%)、Qの予測誤差はいくつかの重要な指標改善の中で桁違いに減少する。
我々の研究は、EDAを完全自動フォトニックデザインに拡張する可能性を秘めている。
完全なデータセットとコードは、物理学とコンピュータ科学の分野における研究を支援するためにリリースされる。
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