論文の概要: OptoGPT: A Foundation Model for Inverse Design in Optical Multilayer Thin Film Structures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10294v1
• Date: Thu, 20 Apr 2023 13:16:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-21 13:12:38.868420
• Title: OptoGPT: A Foundation Model for Inverse Design in Optical Multilayer Thin Film Structures
• Title（参考訳）: optogpt:光多層薄膜構造における逆設計の基礎モデル
• Authors: Taigao Ma, Haozhu Wang, L. Jay Guo
• Abstract要約: 光多層膜構造逆設計の基礎モデルとしてOptoGPT(Opto Generative Pretrained Transformer)を提案する。 OptoGPTはデコーダのみのトランスフォーマーで、特定のスペクトルターゲットに基づいて自動回帰的に設計を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2891210250935143
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Foundation models are large machine learning models that can tackle various downstream tasks once trained on diverse and large-scale data, leading research trends in natural language processing, computer vision, and reinforcement learning. However, no foundation model exists for optical multilayer thin film structure inverse design. Current inverse design algorithms either fail to explore the global design space or suffer from low computational efficiency. To bridge this gap, we propose the Opto Generative Pretrained Transformer (OptoGPT). OptoGPT is a decoder-only transformer that auto-regressively generates designs based on specific spectrum targets. Trained on a large dataset of 10 million designs, our model demonstrates remarkable capabilities: 1) autonomous global design exploration by determining the number of layers (up to 20) while selecting the material (up to 18 distinct types) and thickness at each layer, 2) efficient designs for structural color, absorbers, filters, distributed brag reflectors, and Fabry-Perot resonators within 0.1 seconds (comparable to simulation speeds), 3) the ability to output diverse designs, and 4) seamless integration of user-defined constraints. By overcoming design barriers regarding optical targets, material selections, and design constraints, OptoGPT can serve as a foundation model for optical multilayer thin film structure inverse design.
• Abstract（参考訳）: ファンデーションモデルは、多種多様な大規模データでトレーニングされた様々な下流タスクに対処できる大規模な機械学習モデルであり、自然言語処理、コンピュータビジョン、強化学習の研究トレンドをリードする。 しかし、光多層膜構造逆設計の基礎モデルは存在しない。 現在の逆設計アルゴリズムは、大域的な設計空間の探索に失敗したり、計算効率が低かったりする。 このギャップを埋めるため,OptoGPT (Optito Generative Pretrained Transformer) を提案する。 OptoGPTはデコーダのみのトランスフォーマーで、特定のスペクトルターゲットに基づいて自動回帰的に設計を生成する。 1) 各層における材料(最大18種類の異なるタイプ)と厚さを選択しながら、レイヤ数(最大20個)を決定することで、自律的なグローバルデザイン探索を行う。 2) 構造色,吸収剤,フィルタ,分散ブラッグリフレクタ,ファブリペロ共振器を0.1秒以内に効率よく設計する(シミュレーション速度に匹敵する)。 3)多様な意匠を出力できる能力、及び 4) ユーザ定義制約のシームレスな統合。 光ターゲット、材料選択、設計制約に関する設計障壁を克服することで、光多層膜構造逆設計の基礎モデルとして機能することができる。

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