OptoGPT — это новый алгоритм, который использует компьютерную архитектуру, лежащую в основе ChatGPT. Его создатели говорят, что он позволит исследователям и инженерам проектировать оптические многослойные пленочные структуры для широкого спектра применений, включая солнечные элементы.
Инженеры из Мичиганского университета разработали новый алгоритм, позволяющий проектировать оптические многослойные пленочные структуры для различных применений, включая солнечные элементы.
OptoGPT (Opto Generative Pretrained Transformer) использует компьютерную архитектуру, лежащую в основе ChatGPT, для обратного перехода от желаемых оптических свойств к структуре материала, которая может их обеспечить.
Алгоритм производит проекты для многослойных пленочных структур, состоящих из сложенных тонких слоев различных материалов, как сообщается, в течение 0,1 секунды. Хорошо спроектированные многослойные структуры могут максимизировать поглощение света в солнечном элементе, а также могут оптимизировать проектирование в других производителях оптических компонентов, таких как телескопы. В среднем, по словам создателей, конструкции OptoGPT содержат на шесть слоев меньше, чем предыдущие модели. Это означает, что их конструкции проще в производстве.
«Проектирование таких конструкций обычно требует обширной подготовки и опыта, поскольку определение наилучшего сочетания материалов и толщины каждого слоя — непростая задача», — сказал Л. Джей Го, профессор электротехники и вычислительной техники в Мичиганском университете. Модель работает, обрабатывая материалы определенной толщины как слова и кодируя связанные с ними оптические свойства как входные данные. Она ищет корреляции между этими «словами» и предсказывает следующее слово, чтобы создать «фразу», которая достигает желаемого свойства. «В каком-то смысле мы создали искусственные предложения, соответствующие существующей структуре модели», — сказал Го.
Го является автором-корреспондентом «OptoGPT: Базовая модель для обратного проектирования в оптических многослойных тонкопленочных структурах», исследовательская работа, которая была недавно опубликована в Оптоэлектронные достижения.
В статье говорится, что OptoGPT может «эффективно решать нетривиальную обратную задачу проектирования в многослойной структуре… В сочетании со многими предложенными методами наша модель может унифицировать обратный дизайн для различных типов входных целей при различных углах падения/поляризации, быть универсальной для различных типов структур, а также облегчить процесс изготовления, обеспечивая разнообразие и гибкость».
Исследователи признали, что, хотя они и использовали для обучения крупномасштабный набор данных с 10 миллионами образцов, этот набор данных «охватывает лишь малую часть обширного и сложного пространства проектирования, связанного с оптическими многослойными тонкопленочными структурами».
Они заявили, что из-за ограничений в наборе обучающих данных OptoGPT может не идентифицировать проекты, которые выходят за пределы выборочного пространства проектов.
«Необходимо тесное сотрудничество между несколькими исследовательскими группами, чтобы получить лучшую модель для более общей и лучшей фотонной инверсной конструкции, которая может быть расширена до более сложных структур», — заключили исследователи.
Этот контент защищен авторским правом и не может быть использован повторно. Если вы хотите сотрудничать с нами и хотели бы повторно использовать часть нашего контента, пожалуйста, свяжитесь с: [email protected].
