自由形状電磁逆設計のための神経演算子ベースの代理ソルバー

神経演算子は、科学的機械学習の文脈において偏微分方程式を解くための強力なツールとして登場しました。ここでは、電磁散乱問題のための代理ソルバーとして修正されたフーリエ神経演算子を実装し訓練し、そのデータ効率を既存の手法と比較します。さらに、自由形状の完全三次元電磁散乱体の勾配ベースのナノフォトニック逆設計への応用を実証します。この分野では、これまで深層学習技術の適用が避けられてきました。