論文の概要: Two-Stage Deformable-Convolutional Inverse Design of Nanophotonic Absorbers from Optical Spectra

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.11860v1
• Date: Wed, 12 Aug 2026 09:47:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-13 19:07:54.535909
• Title: Two-Stage Deformable-Convolutional Inverse Design of Nanophotonic Absorbers from Optical Spectra
• Title（参考訳）: 光学スペクトルを用いたナノフォトニック吸収体の2段階変形・反畳み込み逆設計
• Abstract要約: データ駆動逆設計により、所定の光学応答を持つナノフォトニック構造を効率的に生成することができる。 本研究は, 金属-絶縁体-金属共振器を80次元吸収スペクトルから再構成するための2段階の変形・畳み込み機構を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4149105714758545
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Data-driven inverse design enables efficient generation of nanophotonic structures with prescribed optical responses, but spectrum-to-geometry mapping remains challenging due to non-uniqueness and fine geometric features. This work presents a two-stage deformable-convolutional framework for reconstructing metal--insulator--metal resonator geometries from 80-dimensional absorption spectra. The spectrum is projected to a $150\times4\times4$ latent representation and decoded into a $64\times64$ resonator mask. Training combines supervised reconstruction with least-squares adversarial refinement initialized from the best supervised checkpoint. A three-run ablation compares deformable convolution with plain convolution, involution, Dynamic Conv, and ODConv under the same architecture. The proposed model achieves $20.79\pm0.31$~dB PSNR and $0.8501\pm0.0082$ SSIM, improving over plain convolution by 2.16~dB and 0.0831, respectively. It further achieves Dice $0.9623\pm0.0027$, IoU $0.9342\pm0.0038$, and boundary F-score $0.9550\pm0.0027$. Spectral consistency evaluated using a frozen forward surrogate yields RMSE $0.0805\pm0.0013$ and $R^2=0.7923\pm0.0065$. Learned offsets show stronger adaptive sampling at coarse and intermediate decoder stages. Overall, deformable sampling with supervised initialization and adversarial refinement improves spectrum-conditioned geometry reconstruction.
• Abstract（参考訳）: データ駆動逆設計は、所定の光学応答を持つナノフォトニック構造を効率的に生成することを可能にするが、非特異性や微細な幾何学的特徴のためにスペクトル-幾何マッピングは難しいままである。 この研究は、80次元吸収スペクトルから金属-絶縁体-金属共振器ジオメトリーを再構成するための2段階の変形可能な畳み込み構造を示す。 スペクトルは150\times4\times4\times4$遅延表現に投影され、6,4\times64$共振器マスクに復号される。 トレーニングは、監督された最良チェックポイントから初期化された最小二乗対角補正と教師付き再構築を組み合わせる。 3ランのアブレーションは、変形可能な畳み込みと、同じアーキテクチャの下での平易な畳み込み、畳み込み、動的畳み込み、ODConvと比較する。 提案したモデルは$20.79\pm0.31$~dB PSNRと$0.8501\pm0.0082$SSIMを実現し、それぞれ2.16~dBと0.0831のプレーン畳み込みを改善した。 さらに、Dice $0.9623\pm0.0027$、IoU $0.9342\pm0.0038$、境界Fスコア $0.9550\pm0.0027$を達成している。 凍結したフォワードサロゲートを用いて評価されたスペクトル一貫性はRMSE$0.0805\pm0.0013$および$R^2=0.7923\pm0.0065$である。 学習されたオフセットは、粗いデコーダと中間デコーダの段階でより強い適応サンプリングを示す。 全体として、教師付き初期化と対角補正による変形可能なサンプリングは、スペクトル条件付き幾何再構成を改善する。

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