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Smart Inverse Design of Graphene-based Photonic Metamaterials by an Adaptive Artificial Neural Network 글보기
Smart Inverse Design of Graphene-based Photonic Metamaterials by an Adaptive Artificial Neural Network
대표 URL https://pubs.rsc.org/en/content/articlehtml/2019/nr/c9nr01315f
작성자 관리자 게시일 2019.06.28 조회수 1,820

미국 Duke 대학의 Qing Huo Liu 교수 연구진은 최근 딥 러닝을 이용하여 그래핀 기반 메타물질을 역설계(Inverse Design) 할 수 있는 알고리즘을 개발하였다고 Nanoscale에 논문을 발표하였다. 연구진은 그래핀/질화규소 다층 구조를 갖는 나노 구조체와 이에 따른 흡수 스펙트럼을 이용해 인공 신경망 학습을 위한 Dataset을 구성하였다. 또한 인공 신경망의 수렴 속도와 정확도를 향상시켜주는 것으로 알려진 Batch Normalization (BN) 기법을 활용하여 나노 구조체 설계에 맞는 Adaptive BN 기법을 개발하였다. 이 기법을 포함한 인공 신경망을 이용하여 나노 구조체의 흡수 스펙트럼을 통해 구조체의 구조 정보를 매우 정확하게 예측하는데 성공하였다. 특히, 연구진이 개발한 Adaptive BN 기법을 포함한 인공 신경망은 일반적인 BN 기법을 포함한 인공 신경망 및 BN 기법을 포함하지 않은 인공 신경망에 비해 매우 뛰어난 성능을 보였다. 연구진은 제안한 알고리즘을 통해 많은 사람들이 원해왔던 “요구하는 특성을 갖는 나노 구조체”를 실현시킬 수 있으며, 2D 물질을 기반으로 한 많은 광학 소자에도 확장될 수 있을 것으로 내다봤다.

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