論文の概要: OPTIAGENT: A Physics-Driven Agentic Framework for Automated Optical Design
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.23761v1
- Date: Fri, 27 Feb 2026 07:38:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-02 19:48:24.303656
- Title: OPTIAGENT: A Physics-Driven Agentic Framework for Automated Optical Design
- Title（参考訳）: OPTIAGENT:光自動設計のための物理駆動型エージェントフレームワーク
- Authors: Yuyu Geng, Lei Sun, Yao Gao, Xinxin Hu, Zhonghua Yi, Xiaolong Qian, Weijian Hu, Jian Bai, Kaiwei Wang,
- Abstract要約: 光設計は、高忠実度イメージングのために光を正確に操作するための光学素子を構成するプロセスである。
この研究は、大きな言語モデルと形式的な光学設計アルゴリズムの間のギャップを埋める最初の試みである。
本モデルは、エンド・ツー・エンドの微細調整と精度向上のための特殊な光学最適化ルーチンと統合する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.777936085725033
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Optical design is the process of configuring optical elements to precisely manipulate light for high-fidelity imaging. It is inherently a highly non-convex optimization problem that relies heavily on human heuristic expertise and domain-specific knowledge. While Large Language Models (LLMs) possess extensive optical knowledge, their capabilities in leveraging the knowledge in designing lens system remain significantly constrained. This work represents the first attempt to employ LLMs in the field of optical design. We bridge the expertise gap by enabling users without formal optical training to successfully develop functional lens systems. Concretely, we curate a comprehensive dataset, named OptiDesignQA, which encompasses both classical lens systems sourced from standard optical textbooks and novel configurations generated by automated design algorithms for training and evaluation. Furthermore, we inject domain-specific optical expertise into the LLM through a hybrid objective of full-system synthesis and lens completion. To align the model with optical principles, we employ Group Relative Policy Optimization Done Right (DrGRPO) guided by Optical Lexicographic Reward for physics-driven policy alignment. This reward system incorporates structural format rewards, physical feasibility rewards, light-manipulation accuracy, and LLM-based heuristics. Finally, our model integrates with specialized optical optimization routines for end-to-end fine-tuning and precision refinement. We benchmark our proposed method against both traditional optimization-based automated design algorithms and LLM counterparts, and experimental results show the superiority of our method.
- Abstract（参考訳）: 光設計は、高忠実度イメージングのために光を正確に操作するための光学素子を構成するプロセスである。
本質的には、人間のヒューリスティックな専門知識とドメイン固有の知識に大きく依存する、非常に非凸な最適化問題である。
LLM(Large Language Models)は広義の光学知識を持つが、レンズシステムの設計における知識を活用する能力は依然として著しく制限されている。
この研究は、光学設計の分野でLLMを採用する最初の試みである。
我々は、正式な光学訓練なしで機能レンズシステムの開発を成功させることで、専門知識のギャップを埋める。
具体的には、標準光学教科書からの古典的レンズシステムと、自動設計アルゴリズムによるトレーニングと評価のための新しい構成の両方を対象とする包括的データセットOptiDesignQAをキュレートする。
さらに、フルシステム合成とレンズ補完のハイブリッド目的により、LLMにドメイン固有の光学的専門知識を注入する。
光レキシコグラフィー・リワードによって導かれるグループ相対政策最適化ドン(DrGRPO)を物理駆動型ポリシーアライメントに採用する。
この報酬システムには、構造形式報酬、物理的実現可能性報酬、光操作精度、LLMベースのヒューリスティックが含まれている。
最後に、エンド・ツー・エンドの微調整と精度向上のための特殊な光学最適化ルーチンと統合する。
提案手法を従来の最適化に基づく自動設計アルゴリズムとLCM対応アルゴリズムの両方に対してベンチマークし,提案手法の優位性を示す実験結果を得た。
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