机器学习增强了介电纳米结构中的光与物质的相互作用
机器学习技术可以用于增强元表面，并对其进行非线性光学和光力学优化。这一发现为开发包括光学传感、光声振动和窄带滤波在内的一系列光子器件和应用提供了良好的可能性。
 发表在《高等光子学》杂志上的一篇论文“通过机器学习方法增强介电纳米结构中的光-物相互作用”表明，机器学习技术可以用于增强元表面，并对其进行非线性光学和光力学优化。这一发现为开发包括光学传感、光声振动和窄带滤波在内的一系列光子器件和应用提供了良好的可能性。 超表面是一种多功能的平台，用于控制光的散射、颜色、相位或强度，可用于纳米级的光发射、检测、调制、控制和/或放大。近年来，由于超表面的光学特性可以适应各种应用，包括超透镜、可调图像和全息图，超表面已经成为人们研究的热点。  (a)串联神经网络的原理图，用于反设计用于增强的Fano共振超表面(b)非线性产生和光学机械振动。 伦敦国王学院Anatoly Zayats的高级光子学联合主编、SPIE研究员和光子学与纳米技术小组组长认为，这项工作标志着纳米光子学的一个令人兴奋的进步。Zayats说:“为特定应用优化超表面和超材料是一个重要且耗时的问题。”“用传统的方法，只有几个参数可以优化，因此结果的性能比其他一些设计更好，但不一定是最好的。”利用机器学习，人们可以寻找最佳的设计，并覆盖传统方法无法覆盖的参数空间。” 原文链接：https://phys.org/news/2020-04-machine-lightmatter-interactions-dielectric-nanostructures.html |
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