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WGAN을 이용한 다기능 메타렌즈 설계/검증
대표 URL https://arxiv.org/abs/1908.04851
작성자 관리자 게시일 2020.07.13 조회수 969

Generative Multi-Functional Meta-Atom and Metasurface Design Networks

미국 메사츠세츠 대학 Hualiang Zhang 연구팀에서는 다기능을 가지는 메타물질 디자인을 딥러닝으로 해결했다.메타물질 디자인의 핵심적인 문제는 특정 설계 요구사항 (주로 전자기 응답)에서 모델과 패턴을 생성하는 비직관적 디자인 과정이다. 본 연구에서 제시된 WGAN (Wassestein Generative Adversarial Nets) 은 서로 다른 설계 요구사항을 해결해주고, 시행착오적 문제 또한 해결한다. 훈련과정에서는 새로운 gradient penalty 방법과 spilt complex coefficient data feedling 방법이 채택되었다. 본 모델을 통해 50THz에서 작동하는 홀로그램, 이중 편광 초점 렌즈, 편광 독립 렌즈 및 광대역 투과 변조기가 설계/검증 되었다. 결과를 바탕으로 연구진은 설계 목표의 복잡성이 증가한다고 해서 학습 과정이나 신경망 구조에 복잡성이 추가되지는 않으므로 제시된 신경망은 다기능 장치 디자인에 적합하다고 제안했다. 또한 메타표면 필터, 메타 렌즈 등 다른 구조를 가지는 다기능 장치로도 확장성을 가질 것이라 기대했다.

 

[담당 : 정이교 (leekyoj@kimm.re.kr ,7823)]

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