Deep Learning and Inverse Design in Plasmonic

verfasst von

Joshua Baxter, Antonino Cala Lesina, Jean Michel Guay, Arnaud Weck, Pierre Berini, Lora Ramunno

Abstract

Laser pulses can colour noble metals by inducing nanoparticles on their surface. The colours are linked to laser parameters and nanoparticles geometry. We apply deep learning to the direct prediction of colours from a laser parameter set or a nanoparticle particle distribution. A new method for inverse design via deep learning is also proposed to retrieve the appropriate laser parameters or nanoparticle distribution given the desired colour.

Externe Organisation(en)

University of Ottawa

Typ

Aufsatz in Konferenzband

Seiten

3-4

Anzahl der Seiten

2

Publikationsdatum

2019

Publikationsstatus

Veröffentlicht

Peer-reviewed

Ja

ASJC Scopus Sachgebiete

Elektrotechnik und Elektronik, Modellierung und Simulation

Elektronische Version(en)

https://doi.org/10.1109/nusod.2019.8806817 (Zugang: Geschlossen)