論文の概要: LensDesigner: A Self-Improving Agent for Optical Lens Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.30450v1
• Date: Thu, 24 Sep 2026 18:42:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-28 18:27:51.104906
• Title: LensDesigner: A Self-Improving Agent for Optical Lens Design
• Title（参考訳）: LensDesigner:光学レンズ設計のための自己改善エージェント
• Abstract要約: LensDesignerは、専門家光学者の問題解決を反映した自律エージェントフレームワークである。 インタラクティブな物理シミュレーション環境では、エージェントは即座に光学的フィードバックを受けながらマクロ的なオーケストレーションを実行する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.74198512291595
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Optical lens design is a complex, non-convex optimization challenge that relies heavily on human experience and intuition. Existing optimized-based automatic lens design methods struggle to navigate this vast parameter space without meticulous manual tuning. In this paper, we present LensDesigner, an autonomous agent framework that mirrors the problem-solving workflow of expert opticians. To overcome the initial cold start problem, we construct LensLib100K, an extensive optical lens library, and employ Optics-Aware Retrieval to supply physically valid structural seeds. Within an interactive physical simulation environment, the agent executes macroscopic orchestration while receiving immediate optical feedback. Furthermore, we introduce a continuous self-evolving mechanism guided by a curriculum agent. By iteratively solving design tasks with progressively increasing difficulty, the agent autonomously extracts, accumulates, and reuses design heuristics, effectively evolving its optical lens design expertise over time. At the evaluation level, we introduce LensArena, a standardized evaluation benchmark comprising $120$ diverse optical design tasks, covering extreme configurations. Extensive experiments on this benchmark demonstrate that LensDesigner significantly outperforms publicly available baseline algorithms, achieving superior success rates and optimization efficiency. We hope this work sheds light on the emerging field of intelligent optics. The code will be publicly available.
• Abstract（参考訳）: 光レンズ設計は複雑な非凸最適化の課題であり、人間の経験や直観に大きく依存している。 既存の最適化ベースの自動レンズ設計手法は、手動の微調整なしにこの広大なパラメータ空間をナビゲートするのに苦労する。 本稿では,専門家の問題解決ワークフローを反映した自律エージェントフレームワークであるLensDesignerを提案する。 初期のコールドスタート問題を克服するために、広帯域光レンズライブラリLensLib100Kを構築し、物理的に有効な構造種を供給するためにOptitics-Aware Retrievalを用いている。 インタラクティブな物理シミュレーション環境では、エージェントは即座に光学的フィードバックを受けながらマクロ的なオーケストレーションを実行する。 さらに,カリキュラムエージェントが指導する継続的自己進化機構を導入する。 徐々に困難になっていくデザインタスクを反復的に解決することにより、エージェントは設計ヒューリスティックを自律的に抽出し、蓄積し、再利用し、光レンズ設計の専門知識を時間をかけて効果的に進化させる。 評価レベルでは、120ドルの多様な光学設計タスクからなる標準評価ベンチマークであるLensArenaを導入し、極端な構成をカバーした。 このベンチマークの大規模な実験は、LensDesignerが公開ベースラインアルゴリズムを著しく上回り、成功率と最適化効率が向上していることを示している。 この研究が、インテリジェント光学の新たな分野に光を当てることを願っている。 コードは公開されます。

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