論文の概要: Tackling Multimodal Device Distributions in Inverse Photonic Design
using Invertible Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.14212v1
- Date: Mon, 29 Aug 2022 08:46:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-31 13:42:31.036724
- Title: Tackling Multimodal Device Distributions in Inverse Photonic Design
using Invertible Neural Networks
- Title（参考訳）: 可逆ニューラルネットワークを用いた逆フォトニック設計におけるマルチモーダルデバイス分布の対応
- Authors: Michel Frising, Jorge Bravo-Abad, Ferry Prins
- Abstract要約: 逆設計は、デバイスまたはプロセスパラメータをマッチングして望ましい性能を示すプロセスである。
ほとんどの従来の最適化ルーチンは、設計パラメータと目標のパフォーマンスの間の可逆的な1対1マッピングを前提としています。
逆設計問題に対して、可逆ニューラルネットワークに基づく生成的モデリングアプローチが、可能解の完全な分布を提供する方法を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Inverse design, the process of matching a device or process parameters to
exhibit a desired performance, is applied in many disciplines ranging from
material design over chemical processes and to engineering. Machine learning
has emerged as a promising approach to overcome current limitations imposed by
the dimensionality of the parameter space and multimodal parameter
distributions. Most traditional optimization routines assume an invertible
one-to-one mapping between the design parameters and the target performance.
However, comparable or even identical performance may be realized by different
designs, yielding a multimodal distribution of possible solutions to the
inverse design problem which confuses the optimization algorithm. Here, we show
how a generative modeling approach based on invertible neural networks can
provide the full distribution of possible solutions to the inverse design
problem and resolve the ambiguity of nanodevice inverse design problems
featuring multimodal distributions. We implement a Conditional Invertible
Neural Network (cINN) and apply it to a proof-of-principle nanophotonic
problem, consisting in tailoring the transmission spectrum of a metallic film
milled by subwavelength indentations. We compare our approach with the commonly
used conditional Variational Autoencoder (cVAE) framework and show the superior
flexibility and accuracy of the proposed cINNs when dealing with multimodal
device distributions. Our work shows that invertible neural networks provide a
valuable and versatile toolkit for advancing inverse design in nanoscience and
nanotechnology.
- Abstract（参考訳）: 逆設計(inverse design)は、デバイスやプロセスパラメータをマッチングして所望の性能を示すプロセスであり、材料設計から化学プロセス、工学まで様々な分野に適用される。
機械学習は、パラメータ空間とマルチモーダルパラメータ分布の次元性によって課される現在の制限を克服するための有望なアプローチとして登場した。
ほとんどの従来の最適化ルーチンは、設計パラメータと目標性能の間の可逆的な1対1マッピングを想定している。
しかし、同等あるいは同一の性能は異なる設計によって実現され、最適化アルゴリズムを混同する逆設計問題に対する可能な解のマルチモーダル分布が得られる。
本稿では,インバータブルニューラルネットワークに基づく生成的モデリング手法が,逆設計問題に対する可能な解の完全な分布を提供し,マルチモーダル分布を特徴とするナノデバイス逆設計問題の曖昧性を解決する方法を示す。
我々は,CINN(Conditional Invertible Neural Network)を実装し,それをサブ波長インデンテーションで加工した金属フィルムの透過スペクトルを調整する原理的ナノフォトニクス問題に適用する。
提案手法を条件付き変分オートエンコーダ (cVAE) フレームワークと比較し, マルチモーダルデバイス分布の処理において, 提案したcINNの優れた柔軟性と精度を示す。
我々の研究は、ナノサイエンスとナノテクノロジーの逆設計を促進するために、インバータブルニューラルネットワークが有用で多用途なツールキットを提供することを示している。
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