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중파장 적외선 메타렌즈 설계를 위한 예측 및 역설계 신경망
대표 URL https://doi.org/10.1021/acsphotonics.0c00663
작성자 관리자 게시일 2021.02.15 조회수 31

중파장 적외선* 메타렌즈 역설계를 위한 예측 및 역설계 신경망

 

원문 : Physics-based approach for a neural networks enabled design of all-dielectric metasurfaces

 

미국 Northwestern University 의 Koray Aydin 교수 연구진은 메타렌즈의 유닛셀을 딥러닝 기법을 통해 성능 예측/설계 및 최적화한 사례를 발표하였다. Unit cell은 pillar 구조 (원통형 구조)로 , 각 2um의 크기의 변으로하는 주기적인 구조이며, 굴절률이 약 1.45인 기판위에 원통구조(unit cell)가 나열 되어있는 표면을 각 geometric parameter를 dataset으로 하여 학습에 사용되었다. Dataset을 만들기위해 연구진은 Lumerical FDTD를 사용하여 4~5um (약 60~ 75THz) 파장에 대한 메타렌즈의 위상 및 투과도 스펙트럼을 3,608건 도출해내었다. Unit cell의 parameter는 굴절률(2<n<4, i.e. Germanium), pillar의 반지름 (300 nm < R < 700 nm), pillar의 높이 (0.75 um <= H <= 2.5um) 로 정의하였다. 예측 신경망 모델에서는 design parameter에 대한 위상, 투과도등을 예측하며, 역설계 신경망은 pillar의 반지름과 pillar의 높이에 대한 모델을 독립적으로 학습하여 다시 결합하여 학습하였다. 이를 통해 forward network와의 예측 차이를 최소화 하였다. 연구진은 제안된 신경망 모델을 통해 제안된 역설계 사례를 초점 동작 (beam spot, intensity profile 등)의 결과로 보였으며, FWHM은 0.55 λ( 회절한계 ~ 0.50 λ), 초점 효율이 70% 인 사례를 보고하였다.

 

*중파장 적외선 : Mid-wavelength or Intermediate infrared(MWIR or IIR), 파장 3~8µm, 주파수 37~100THz, 온도 약 90~700°C

 

담당 : 정이교 (leekyoj@kimm.re.kr, 내선전화 : 7823)

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