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Knowledge Discovery in Nanophotonics Using Geometric Deep Learning 글보기
Knowledge Discovery in Nanophotonics Using Geometric Deep Learning
대표 URL https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/aisy.201900132
작성자 관리자 게시일 2020.05.21 조회수 1,052

Georgia Institute of Technology의 Ali Adibi 교수 연구팀은 최근 Advanced Intelligent Systems 논문을 통해 인공 지능 기술을 활용한 전자기 나노 구조의 최적화에 대한 새로운 접근 방법을 제안하였다. 이 접근법은 일련의 나노 구조에 대한 전자파 시뮬레이션을 통해 얻은 훈련 데이터를 사용해 딥 러닝 알고리즘을 학습시켜 해당 나노 구조의 가능한 성능 범위와 원하는 성능의 실현 가능성을 평가할 수 있다고 밝혔다. 특히, Convex-hull 및 One-class support-vector-machine (SVM) 알고리즘을 이용한 차원 축소 기법을 통해 나노 구조의 잠재 성능 공간에서 가능한 성능 범위를 찾는 것을 특징으로 한다. 해당 접근법은 이러한 특징을 통해 초기 구조에서는 실현 불가능했던 성능을 가질 수 있도록 구조를 수정하는데 사용될 수 있다. 연구진은 해당 접근법을 Plasmonic 나노 구조 배열로 형성된 메타 표면과 유전체 나노 필러 배열로 형성된 메타 표면에 적용하여 유효성을 확인하였다. 연구진이 제안한 새로운 접근법은 향후 다양한 나노 구조 설계에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

 

[담당 : 정민석 (jungms@kimm.re.kr), 7997]

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