論文の概要: Self-driving lab discovers principles for steering spontaneous emission
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16083v2
- Date: Wed, 24 Jul 2024 16:45:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-25 12:45:47.647068
- Title: Self-driving lab discovers principles for steering spontaneous emission
- Title（参考訳）: 自動運転車研究所が自然排ガスを操る原理を発見
- Authors: Saaketh Desai, Sadhvikas Addamane, Jeffery Y. Tsao, Igal Brener, Remi Dingreville, Prasad P. Iyer,
- Abstract要約: 放射の制御は、照明、熱放射工学、リモートセンシングにおけるクリーンエネルギーの解決に不可欠である。
ここでは、発光中表面から遠距離放射プロファイルを予測するための支配方程式を発見し、この問題に対処する自動運転ラボプラットフォームを提案する。
局所屈折率の空間勾配(グレーティング様)と曲率(レンズ様)の両方が自然放出を操る重要な要因であることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We developed an autonomous experimentation platform to accelerate interpretable scientific discovery in ultrafast nanophotonics, targeting a novel method to steer spontaneous emission from reconfigurable semiconductor metasurfaces. Controlling spontaneous emission is crucial for clean-energy solutions in illumination, thermal radiation engineering, and remote sensing. Despite the potential of reconfigurable semiconductor metasurfaces with embedded sources for spatiotemporal control, achieving arbitrary far-field control remains challenging. Here, we present a self-driving lab (SDL) platform that addresses this challenge by discovering the governing equations for predicting the far-field emission profile from light-emitting metasurfaces. We discover that both the spatial gradient (grating-like) and the curvature (lens-like) of the local refractive index are key factors in steering spontaneous emission. The SDL employs a machine-learning framework comprising: (1) a variational autoencoder for generating complex spatial refractive index profiles, (2) an active learning agent for guiding experiments with real-time closed-loop feedback, and (3) a neural network-based equation learner to uncover structure-property relationships. The SDL demonstrated a four-fold enhancement in peak emission directivity (up to 77%) over a 72{\deg} field of view within ~300 experiments. Our findings reveal that combinations of positive gratings and lenses are as effective as negative lenses and gratings for all emission angles, offering a novel strategy for controlling spontaneous emission beyond conventional Fourier optics.
- Abstract（参考訳）: 超高速ナノフォトニクスにおける解釈可能な科学的発見を加速する自律的な実験プラットフォームを開発した。
自然発光の制御は、照明、熱放射工学、リモートセンシングにおけるクリーンエネルギーの解決に不可欠である。
時空間制御のための埋め込み源を持つ再構成可能な半導体準曲面の可能性にもかかわらず、任意の遠距離制御を達成することは依然として困難である。
ここでは,この課題に対処するために,発光中表面から遠方界放射プロファイルを予測するための支配方程式を発見することで,自動運転ラボ(SDL)プラットフォームを提案する。
局所屈折率の空間勾配(グレーティング様)と曲率(レンズ様)の両方が自然放出を操る重要な要因であることがわかった。
SDLは,(1)複雑な空間屈折率プロファイルを生成する変分オートエンコーダ,(2)実時間閉ループフィードバックで実験を誘導する能動的学習エージェント,(3)ニューラルネットワークに基づく方程式学習者による構造・プロパティ関係の解明を含む機械学習フレームワークを採用している。
SDLは最大放射指向性(最大77%)を72{\deg}視野で約300の実験で4倍に向上させた。
以上の結果から,正の格子とレンズの組み合わせは,すべての発光角に対して負のレンズや格子と同等に有効であることが判明した。
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