論文の概要: Wave Interpolation Neural Operator: Interpolated Prediction of Electric Fields Across Untrained Wavelengths

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.02971v1
• Date: Tue, 6 Aug 2024 06:00:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-08-07 14:49:26.970171
• Title: Wave Interpolation Neural Operator: Interpolated Prediction of Electric Fields Across Untrained Wavelengths
• Title（参考訳）: 波動補間ニューラル演算子:非拘束波長における電界の補間予測
• Authors: Joonhyuk Seo, Chanik Kang, Dongjin Seo, Haejun Chung,
• Abstract要約: Wave Interpolation Neural Operator (WINO) は、ブロードバンド波長の連続スペクトルにおけるシミュレーション条件を実現する新しいサロゲートソルバである。 本モデルでは,従来の有限差分周波数領域シミュレーションの約100倍の性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Designing photonic structures requires electromagnetic simulations, which often require high computational costs. Researchers have developed surrogate solvers for predicting electric fields to alleviate the computational issues. However, existing surrogate solvers are limited to performing inference at fixed simulation conditions and require retraining for different conditions. To address this, we propose Wave Interpolation Neural Operator (WINO), a novel surrogate solver enabling simulation condition interpolation across a continuous spectrum of broadband wavelengths. WINO introduces the Fourier Group Convolution Shuffling operator and a new conditioning method to efficiently predict electric fields from both trained and untrained wavelength data, achieving significant improvements in parameter efficiency and spectral interpolation performance. Our model demonstrates approximately 100 times faster performance than traditional finite-difference frequency-domain simulations. Moreover, compared to the state-of-the-art model, we achieve a 74% reduction in parameters and 80.5% improvements in prediction accuracy for untrained wavelengths, and 13.2% improvements for trained wavelengths.
• Abstract（参考訳）: フォトニック構造の設計には、しばしば高い計算コストを必要とする電磁シミュレーションが必要である。 研究者は、計算問題を緩和するために電場を予測するための代理解法を開発した。 しかし、既存のサロゲート解法は、固定されたシミュレーション条件下での推論に限られており、異なる条件で再訓練する必要がある。 そこで本研究では,広帯域波長連続スペクトルにおけるシミュレーション条件補間を可能にする新しいサロゲート解法であるWave Interpolation Neural Operator (WINO)を提案する。 WINOは、Fourier Group Convolution Shuffling演算子と、トレーニングされた波長データとトレーニングされていない波長データの両方から電場を効率的に予測する新しい条件付け手法を導入し、パラメータ効率とスペクトル補間性能を大幅に改善した。 本モデルでは,従来の有限差分周波数領域シミュレーションの約100倍の性能を示す。 さらに、最先端モデルと比較して、74%のパラメータの削減、80.5%の未トレーニング波長の予測精度の改善、13.2%のトレーニング波長の改善を実現している。

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