論文の概要: Giant Second-Harmonic Generation in 3R-MoS2/MLM Hybrid Metasurfaces Cavities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.26751v1
- Date: Thu, 25 Jun 2026 08:36:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-26 18:46:32.217163
- Title: Giant Second-Harmonic Generation in 3R-MoS2/MLM Hybrid Metasurfaces Cavities
- Title（参考訳）: 3R-MoS2/MLMハイブリッド形地中空洞における巨大第2高調波発生
- Abstract要約: 本稿では,ハイブリッド1次元畳み込みニューラルネットワークとディープニューラルネットワークオートエンコーダに基づく,AI駆動の逆設計フレームワークを提案する。
NanoPhotoNet-PINLは非線形多層相整合共振器のインテリジェント逆設計のための一般化可能なパラダイムを確立する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Nonlinear 2D materials such as 3R-phase molybdenum disulfide (3R-MoS2) offer strong second-order optical nonlinearities in an atomically thin platform, making them attractive for on-chip frequency conversion, quantum light generation, and integrated nonlinear nanophotonics. However, the second harmonic generation (SHG) efficiency of monolayer or few-layer 3R-MoS2 deposited on planar substrates remains fundamentally limited by weak light-matter interaction, poor phase matching, and small interaction volumes. Here, we introduce NanoPhotoNet-PINL, a physics informed AI-driven inverse design framework based on a hybrid one-dimensional convolutional neural network and deep neural network autoencoder, tailored for nonlinear MLMs metasurfaces. The model directly maps target dual-resonant reflection spectra at the fundamental and second-harmonic wavelengths to the required multi-layer geometries and material compositions that maximize the effective nonlinear overlap with an embedded 3R-MoS2 sheet. By integrating Maxwell-based nonlinear electrodynamics into the inverse design loop, we compute the second-harmonic conversion efficiency and modal overlap factors for each predicted MLMs design, enabling physics-guided training and evaluation. Our approach achieves an inverse-design prediction efficiency exceeding ~99.2 % along the linear spectral manifold, while the optimized dual-resonant MLMs yield more than three orders of magnitude enhancement in SHG intensity compared to a bare 3R-MoS2 flake on a planar substrate. NanoPhotoNet-PINL establishes a generalizable paradigm for intelligent inverse design of nonlinear multi-layer metasurfaces and phase-matched dual-resonant cavities for high-efficiency second-order processes.
- Abstract（参考訳）: 3R相モリブデンジスルフィド (3R-MoS2) のような非線形2D材料は、原子的に薄いプラットフォームにおいて強い2階光学非線形性を提供し、オンチップ周波数変換、量子光発生、集積非線形ナノフォトニクスに魅力を与える。
しかし、平面基板上に堆積した単層または多層3R-MoS2の第二高調波発生効率(SHG)は、弱い光-物質相互作用、弱い位相整合、小さな相互作用体積によって根本的に制限されている。
本稿では,1次元畳み込みニューラルネットワークとディープニューラルネットワークオートエンコーダを併用した,非線形MLMの準曲面に適したAI駆動逆設計フレームワークであるNanoPhotoNet-PINLを紹介する。
本モデルでは, 基本波長および第2高調波波長の二重共鳴反射スペクトルを, 埋め込み3R-MoS2シートとの有効非線形重なりを最大化する多層構造, 材料組成に直接マッピングする。
逆設計ループにマクスウェルに基づく非線形電磁力学を組み込むことで、予測MLM設計毎に第2高調波変換効率とモード重なり係数を計算し、物理誘導学習と評価を可能にする。
提案手法は, 平面基板上の3R-MoS2フレクに比べてSHG強度が3桁以上向上するのに対し, 線形スペクトル多様体の逆設計予測効率は 99.2 % 以上である。
NanoPhotoNet-PINLは、高効率2次プロセスのための非線形多層メタ曲面と位相整合二重共振器の知的逆設計のための一般化可能なパラダイムを確立する。
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