تحسين الأجهزة البصرية المتكاملة المعتمدة على تعلم الآلة باستخدام توسيع الوضع الذاتي القائم على البيانات

مع استمرار زيادة تعقيد الدوائر الموجهة، يبقى تصميم كتل بناء فعالة ومضغوطة على الشرائح لهذه الدوائر هدفاً حاسماً للبحث والتطوير للعديد من المنصات البصرية. على الرغم من هذا الطلب الحاسم، لا تزال الأجهزة ذات الأداء الأفضل تتطلب محاكاة مكثفة حسابياً قد تستغرق أياماً، دون ضمان الحصول على نتائج. لمواجهة هذه التحدي، نقدم طريقة جديدة وسريعة للغاية لتوسيع الوضع الذاتي (EME) تعتمد على البيانات لتصميم أجهزة بصرية متكاملة فعالة ومضغوطة. على عكس EME التقليدية، تقوم طريقتنا بنمذجة هندسة الدليل الموجي المعطى باستخدام مجموعة بيانات مسبقة الحساب من مصفوفات التشتت الضوئي والفهارس الفعالة، مما يسهل معالجتها على مسرعات حسابية مثل وحدات معالجة الرسوميات (GPUs). يؤدى ذلك إلى أوقات محاكاة فردية للجهاز تصل إلى عشرات الملي ثانية، مما يمثل تسريعًا بأكثر من 1000 مرة مقارنةً بالطرق التقليدية. بعد ذلك، نربط هذا النهج بأساليب تحسين تكرارية غير خطية ونظهر تصميم وتحسين أجهزة نانوية بصرية ذات كفاءة عالية، بما في ذلك المخالفات، وقواطع 3dB، وتقاطع الأدلة الموجية ضمن بصمات مضغوطة للغاية. بالنسبة لجميع الفئات الثلاث من الأجهزة، نتحقق من استجابة الهندسة النهائية باستخدام محاكاة 3DFDTD ونظهر مقاييس متقدمة، بما في ذلك خسارة إدخال أقل من 0.05dB، ومطابقة مثالية تقريباً للوضع المرغوب فيه، وقدرات تشغيل نطاق واسع تتجاوز 100nm. تتيح تركيبتنا الفريدة من طرق محاكاة الأجهزة الموثوقة ودقيقة من الناحية الفيزيائية، جنباً إلى جنب مع التحسين غير الخطي، تصميم كتل بناء بصرية عالية الأداء ومضغوطة للغاية. تمثل هذه القدرات طرقاً لتطوير وظائف بصرية أكثر تعقيداً كانت elusive سابقًا بكفاءة حسابية غير مسبوقة.