論文の概要: A Comprehensive Review of Large Language Models for Nanophotonics: From Surrogate Modeling to Autonomous Design
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.18279v1
- Date: Tue, 18 Aug 2026 19:57:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-20 20:13:55.200018
- Title: A Comprehensive Review of Large Language Models for Nanophotonics: From Surrogate Modeling to Autonomous Design
- Title（参考訳）: ナノフォトニクスのための大規模言語モデルの概要:サロゲートモデリングから自律設計へ
- Abstract要約: このレビューでは、Large Language Modelsが、数値ナノフォトニクス設計にセマンティックインターフェース、コード生成、ツールオーケストレーションをどのように追加しているかを調査します。
まず,従来のニューラルネットワークからトランスフォーマーモデルへの展開とそのナノフォトニクス設計への応用について概説する。
次に、ナノフォトニクスにおけるLCM関連手法の出現を概観し、構造スペクトルマッピングを言語タスクとして扱うシュロゲートモデルと、コードを生成するために実証されたエージェントシステム、選択されたシミュレーションステップのオーケストレーション、クローズドループ最適化のサポートの2つの運用モードに分類する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.603456638289336
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Metasurfaces have revolutionized the development of photonic devices by enabling unprecedented precision in light manipulation. However, their design processes are often constrained by computationally expensive simulations and complex high-dimensional design spaces. Although deep learning has accelerated the design process by serving as a surrogate model, it remains constrained by task-specific architectures and lacks universal reasoning capabilities. This review surveys how Large Language Models (LLMs) are adding semantic interfaces, code generation, and tool orchestration to established numerical nanophotonic workflows. We first outline the development from classical neural networks to transformer-based models and their applications in nanophotonic design. We then review the emergence of LLM-related methods in nanophotonics and organize them into two operational modes: surrogate models that treat structure-spectrum mapping as a language task, and agentic systems that have been demonstrated to generate code, orchestrate selected simulation steps, and support closed-loop optimization. Furthermore, to identify future cross-disciplinary opportunities, we briefly explore applications of LLMs in research fields such as materials science and wireless communications. This review concludes by looking ahead to the next generation of multimodal foundation models with physical perception capabilities. In this vision, artificial intelligence is evolving from passive tools into active collaborators, participating in autonomous scientific discovery.
- Abstract（参考訳）: 準曲面は、光操作における前例のない精度を実現することにより、フォトニックデバイスの開発に革命をもたらした。
しかし、それらの設計プロセスは計算コストのかかるシミュレーションや複雑な高次元の設計空間によって制約されることが多い。
ディープラーニングはサロゲートモデルとして機能することで設計プロセスを加速しているが、タスク固有のアーキテクチャに制約され、普遍的な推論能力に欠ける。
本稿では,Large Language Models(LLMs)が,数値ナノフォトニクスワークフローにセマンティックインターフェース,コード生成,ツールオーケストレーションを追加する方法について検討する。
まず,従来のニューラルネットワークからトランスフォーマーモデルへの展開とそのナノフォトニクス設計への応用について概説する。
次に、ナノフォトニクスにおけるLCM関連手法の出現を概観し、構造スペクトルマッピングを言語タスクとして扱うシュロゲートモデルと、コードを生成するために実証されたエージェントシステム、選択されたシミュレーションステップのオーケストレーション、クローズドループ最適化のサポートの2つの運用モードに分類する。
さらに, 今後の学際的機会を明らかにするため, 材料科学や無線通信などの研究分野におけるLCMの応用を概観する。
このレビューは、物理的な知覚能力を持つ次世代のマルチモーダル基礎モデルに目を向けることで結論付ける。
このビジョンでは、人工知能は受動的ツールから活発な協力者へと進化し、自律的な科学的発見に参加している。
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