Optimization of an H0 photonic crystal nanocavity using machine learning | |||||
---|---|---|---|---|---|
대표 URL | https://www.osapublishing.org/ol/abstract.cfm?uri=ol-45-2-319 | ||||
작성자 | 관리자 | 게시일 | 2020.02.28 | 조회수 | 1,120 |
일본 Yokohama National University의 Toshihiko Baba 교수 연구팀은 최근 기계 학습 기법을 활용하여 높은 Q 값을 갖는 H0 Photonic Crystal Nanocavity 최적화에 성공하였다고 Optics Letters에 논문을 발표하였다. 연구진은 완전 연결 인공 신경망을 이용해 임의로 배열된 구멍을 갖는 구조물과 이것의 수치해석으로 예측된 Q 값의 관계를 학습시켜, 97.7 %의 정확도를 얻는데 성공하였다. 또한, 연구진은 해당 기계 학습 알고리즘과 전통적인 최적화 기법을 결합시킨 구조물 최적화를 통해, Q 값을 약 10~20 배 증가시키는데 성공하였다고 밝혔다. 연구진은 이 논문을 통해 Photonic Crystal 디바이스의 최적화에 기계 학습 기법이 잘 동작하는 것을 확인하였으며, 바이오센싱과 같은 응용 분야에 더욱 적합한 구조물을 얻을 수 있을 것이라고 내다봤다.