Inverses Design und Optimierung

Plasmonische Farben durch Deep Learning vorhergesagt

J. Baxter, A. Calà Lesina, J.-M. Guay, A. Weck, P. Berini, L. Ramunno 

DOI: 10.1038/s41598-019-44522-7

Farbvorhersage und inverses Design

Deep Learning kann Farben vorhersagen, wenn es die Verteilung von Nanopartikeln oder die Laserparameter kennt. Bei Vorgabe einer gewünschten Farbe kann Deep Learning auch das inverse Problem lösen und eine eindeutige Lösung liefern. 

Topologie-Optimierung von dispersiven plasmonischen Nanostrukturen im Zeitbereich

E. Hassan, A. Calà Lesina

https://doi.org/10.1364/OE.458080

(a) Verlauf der Zielfunktion und Beispiele, die die Entwicklung der optimierten Geometrie zeigen (siehe Visualisierung rechts). (b) Antennentopologie. (c) Durchschnittliche Feldvergrößerung im interessierenden Spektrum. (d)-(j) Feldverteilung bei den interessierenden Wellenlängen.