論文の概要: Data driven approaches in nanophotonics: A review of AI-enabled metadevices
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.00283v1
- Date: Tue, 30 Sep 2025 21:03:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-03 16:59:20.260475
- Title: Data driven approaches in nanophotonics: A review of AI-enabled metadevices
- Title（参考訳）: ナノフォトニクスにおけるデータ駆動アプローチ:AI対応メタデバイスについて
- Authors: Huanshu Zhang, Lei Kang, Sawyer D. Campbell, Jacob T. Young, Douglas H. Werner,
- Abstract要約: データ駆動型アプローチは、フォトニックメタデバイスの設計と最適化に革命をもたらした。
このレビューは、新しいデザイン戦略を合成するモデル中心の視点を取ります。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.650377755821876
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Data-driven approaches have revolutionized the design and optimization of photonic metadevices by harnessing advanced artificial intelligence methodologies. This review takes a model-centric perspective that synthesizes emerging design strategies and delineates how traditional trial-and-error and computationally intensive electromagnetic simulations are being supplanted by deep learning frameworks that efficiently navigate expansive design spaces. We discuss artificial intelligence implementation in several metamaterial design aspects from high-degree-of-freedom design to large language model-assisted design. By addressing challenges such as transformer model implementation, fabrication limitations, and intricate mutual coupling effects, these AI-enabled strategies not only streamline the forward modeling process but also offer robust pathways for the realization of multifunctional and fabrication-friendly nanophotonic devices. This review further highlights emerging opportunities and persistent challenges, setting the stage for next-generation strategies in nanophotonic engineering.
- Abstract（参考訳）: データ駆動型アプローチは、高度な人工知能手法を活用することにより、フォトニックメタデバイスの設計と最適化に革命をもたらした。
このレビューでは、新しいデザイン戦略を合成し、従来の試行錯誤と計算集約的な電磁シミュレーションが、拡張性のあるデザイン空間を効率的にナビゲートするディープラーニングフレームワークによってどのように置き換えられているかを説明する。
本稿では,高次自由度設計から大規模言語モデル支援設計まで,いくつかのメタマテリアル設計面における人工知能の実装について論じる。
トランスフォーマーモデルの実装、製造制限、複雑な相互結合効果といった課題に対処することにより、これらのAI対応戦略は、フォワードモデリングプロセスの合理化だけでなく、多機能で製造しやすいナノフォトニクスデバイスの実現のための堅牢な経路を提供する。
このレビューは、ナノフォトニクス工学における次世代戦略の舞台となる、新たな機会と永続的な課題をさらに強調する。
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