【直播】【神奇光子在线讲坛】刘咏民副教授：光子学与人工智能的融合——基于深度学习的光学超构材料设计新策略

直播信息

报告题目

光子学与人工智能的融合——基于深度学习的光学超构材料设计新策略

报告人（单位）

刘咏民副教授（Northeastern University, USA）

报告时间

2022年2月13日 10:00

主办方

武汉光电国家研究中心

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报告人介绍

刘咏民博士2009年于加州大学-伯克利分校获得博士学位。2012年秋加入东北大学，目前担任机械与工业工程系和电子与计算机工程系副教授。刘博士的研究兴趣包括纳米光学、纳米材料与工程、等离子体激元、超构材料、生物光子学和纳米光力学。在Science, Nature, Nature Photonics, Nature Nanotechnology, Advanced Materials, Physical Review Letters, Nano Letters 等国际期刊论文发表100余篇。曾荣获 NSF CAREER Award (2017), ONR Young Investigator Award (2016), SPIE DCS Rising Researcher Award (2016), 3M Non-Tenured Faculty Award (2016)等奖项。目前担任Nano Convergence, PhotoniX, EPJ Applied Metamaterials 和 Scientific Reports 等期刊的编委。

报告摘要

深度学习可以极大地提高复杂光学超构材料和其它光子结构的设计速度，具有高效率、高准确性和高保真度的优势。本报告将介绍我们利用先进的深度学习技术来设计和评估多种光学超构材料的研究。深度学习有助于揭示超构材料中高度非直观和非线性的结构-性质映射关系。经过训练，所开发的深度学习模型可以在几秒钟内完成超构材料的光学响应评估及器件的逆向设计。我们进一步提出一种端到端的深度学习框架，其允许器件设计者充分利用规定的设计空间，并将多功能的设计能力推至其物理极限。我们采用易于制造的单层结构，在实验中展示了近红外波段的超构表面聚焦透镜和全息显示。在不同的入射光频率和正交线偏振态的组合下，器件展现出多达八种的预设响应。深度学习和其它人工智能技术正在改变光学器件的设计、集成和测量等领域。可以预见，随着具备不同背景的研究人员共同致力于这一新兴的光子学和人工智能融合领域，更多令人振奋的进展将会产生。

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编辑：王茹茹

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