AI輔助光學設計
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-05
AI輔助光學設計的實例教程
原文信息
原文標題：“AI for optical metasurface”
第一作者：Akira Ueno、Juejun Hu、Sensong An
超表面的特性與商業化需求
作為一種由亞波長單元構成的二維人造材料陣列結構，超表面能夠憑借特定的結構設計與排列，實現對光波相位、振幅和偏振的有效調控。歷經多年發展，超表面正逐步從實驗室邁向商業市場。要達成這一轉變，需要更先進準確的超表面單元設計方法，要考慮加工制造過程中的偏差，還需引入特定處理算法以提升光學性能。那么，超表面怎樣才能 “走進千家萬戶” 呢？人工智能給出了一套可行的解決方案。
AI X 超表面（來自原文）
AI 助力超表面單元設計突破局限
當前，超表面單元設計廣泛采用的方法以周期性邊界條件近似假設為基礎。當相鄰單元的耦合較弱且相位梯度較小時，這種方法可以快速設計出符合要求的超表面。但在該框架下，無法設計出具有大數值孔徑和視場角的超表面（Metasurface）或超透鏡（Metalens），而這恰恰是超表面相較于傳統光學和衍射光學元件（DOE）的核心優勢。
AI與超表面單元設計案例（來自原文）
近年來，研究人員提出了幾種新穎的深度神經網絡（DNN）模型，這些模型將相鄰單元的形貌納入輸入范圍，并利用大型數據集來識別實際邊界條件下不同相鄰單元產生的影響。例如，以目標單元和與其最相鄰的八個單元作為輸入，來預測目標單元的響應。利用時域有限差分法（FDTD）獲取充足的訓練數據后，模型能夠充分考慮單元之間的相互耦合，進而輸出高效率的超表面單元結構。
AI 應對超表面制造與封裝偏差
在超表面的生產制造與封裝過程中，必然會存在偏差，這是超表面設計中無法回避的問題。
展開 圖3 機器學習在工程領域的潛力應用
目前在芯片設計過程中，開發者最常遇到的問題，是由先進制程所帶來的電子遷移(Electron Migration, EM)、時序(Timing)與功率(Power)問題。這些問題就很適合用機器學習的方法來解。Ansys已經跟NVIDIA合作發展出一套輔助工具，讓已經完成線路布局的芯片設計，在模擬環境中進行分析，看芯片會不會遇到EM相關問題，以判斷線路布局是否需要修改(圖4) 。
圖4 以機器學習為基礎的EM輔助系統
傳統上，當芯片開發團隊完成線路布局后，是用工程團隊所設定的條件去進行模擬，但因為模擬需要耗費相當長的時間，因此開發團隊設定的模擬情境很難涵蓋周延。但在ML的輔助之下，機器學習可以幫工程師注意到以前沒關注的盲點，從而在芯片還在設計階段就把可能出現的問題排除。
AI不是萬能設計最佳化還得靠人腦
雖然用機器學習或人工智能來設計芯片將是未來趨勢，而且有越來越多芯片設計開發的環節開始使用相關工具，但誠如張嘉鴻所言，機器學習只是眾多工具中的一種，不是所有問題的萬靈丹。因此，人在芯片設計的整個過程中，還是會扮演非常重要的角色，只是專注的工作跟現在不一樣。
明導國際(Mentor Graphic)執行長Walden Rhines(圖5)就表示，人工智能是許多學運算科學的人都研究過的題目，在他還是個年輕工程師的時候，就有參與過類似的開發專案?？吹浆F在人工智能的蓬勃發展，一方面有終于熬到出頭天的感慨，但另一方面還是得指出，神經網路(Neuro Network, NN)、機器學習這些人工智能技術，在應用上還是有其限制，不應該把AI神化。
展開 Ansys已經跟NVIDIA合作發展出一套輔助工具，讓已經完成線路布局的芯片設計，在模擬環境中進行分析，看芯片會不會遇到EM相關問題，以判斷線路布局是否需要修改(圖4) 。
圖4 以機器學習為基礎的EM輔助系統
傳統上，當芯片開發團隊完成線路布局后，是用工程團隊所設定的條件去進行模擬，但因為模擬需要耗費相當長的時間，因此開發團隊設定的模擬情境很難涵蓋周延。但在ML的輔助之下，機器學習可以幫工程師注意到以前沒關注的盲點，從而在芯片還在設計階段就把可能出現的問題排除。
AI不是萬能設計最佳化還得靠人腦
雖然用機器學習或人工智能來設計芯片將是未來趨勢，而且有越來越多芯片設計開發的環節開始使用相關工具，但誠如張嘉鴻所言，機器學習只是眾多工具中的一種，不是所有問題的萬靈丹。因此，人在芯片設計的整個過程中，還是會扮演非常重要的角色，只是專注的工作跟現在不一樣。
明導國際(Mentor Graphic)執行長Walden Rhines(圖5)就表示，人工智能是許多學運算科學的人都研究過的題目，在他還是個年輕工程師的時候，就有參與過類似的開發專案?？吹浆F在人工智能的蓬勃發展，一方面有終于熬到出頭天的感慨，但另一方面還是得指出，神經網路(Neuro Network, NN)、機器學習這些人工智能技術，在應用上還是有其限制，不應該把AI神化。
圖5 明導國際執行長Walden Rhines認為，機器學習在EDA領域的應用還在發展中，而且有些IC設計步驟所遭遇的問題未必適合用機器學習來解決。
以IC設計為例，用機器學習來做芯片繞線布局，其實是非常「粗放」的。雖然用這種方法可以加快芯片設計的速度，但很難做到面積、功耗或性能的最佳化。
展開 雖然提供盡可能準確和盡可能快速的模擬結果是VirtualLab Fusion的主要任務，但軟件還提供了一系列方便的工具來簡化光學工程師的工作。其中，它們以計算器的形式出現，允許用戶計算用于在軟件內配置系統的關鍵參數，并通過按下按鈕將該信息傳輸到必要的組件。
在VirtualLab Fusion提供的眾多計算器中，今天主要把重點放在其中兩個上。展示的第一個計算器是Coherence Time & Length Calculator，顧名思義，它可以根據給定的頻譜計算時間相干參數。這一數據可以鏈接到Universal Detector，允許其包括相干效應，而不需要傳播整個光譜。第二個計算器計算并直觀地表示衍射光柵的反射和透射級次的偏轉角，除了角度的精確值之外，還提供了入射光和出射級次如何在特定的光柵配置的方向空間中分布的實用的可視表示。
相干時間和長度計算器|
相干時間和長度計算器很容易確定具有指定帶寬的給定光源的相干時間和長度。
衍射角計算器
Diffraction Angle Calculator使用光柵方程來計算和顯示衍射光柵的反射和透射級。
展開 雖然提供盡可能準確和盡可能快速的模擬結果是VirtualLab Fusion的主要任務，但軟件還提供了一系列方便的工具來簡化光學工程師的工作。其中，它們以計算器的形式出現，允許用戶計算用于在軟件內配置系統的關鍵參數，并通過按下按鈕將該信息傳輸到必要的組件。
在VirtualLab Fusion提供的眾多計算器中，今天主要把重點放在其中兩個上。展示的第一個計算器是Coherence Time & Length Calculator，顧名思義，它可以根據給定的頻譜計算時間相干參數。這一數據可以鏈接到Universal Detector，允許其包括相干效應，而不需要傳播整個光譜。第二個計算器計算并直觀地表示衍射光柵的反射和透射級次的偏轉角，除了角度的精確值之外，還提供了入射光和出射級次如何在特定的光柵配置的方向空間中分布的實用的可視表示。
相干時間和長度計算器
相干時間和長度計算器很容易確定具有指定帶寬的給定光源的相干時間和長度。
衍射角計算器
Diffraction Angle Calculator使用光柵方程來計算和顯示衍射光柵的反射和透射級。
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AI賦能超表面設計 | 突破光學設計局限10個月前
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雖然提供盡可能準確和盡可能快速的模擬結果是VirtualLab Fusion的主要任務，但軟件還提供了一系列方便的工具來簡化光學工程師的工作。其中，它們以計算器的形式出現，允許用戶計算用于在軟件內配置系統的關鍵參數，并通過按下按鈕將該信息傳輸到必要的組件。
在VirtualLab Fusion提供的眾多計算器中，今天主要把重點放在其中兩個上。展示的第一個計算器是Coherence Time
雖然提供盡可能準確和盡可能快速的模擬結果是VirtualLab Fusion的主要任務，但軟件還提供了一系列方便的工具來簡化光學工程師的工作。其中，它們以計算器的形式出現，允許用戶計算用于在軟件內配置系統的關鍵參數，并通過按下按鈕將該信息傳輸到必要的組件。
在VirtualLab Fusion提供的眾多計算器中，今天主要把重點放在其中兩個上。展示的第一個計算器是Coherence
課程二十四：帶楔塊誤差的校驗和圖像誤差的 AI 分析的公差實例
本課程將介紹前面討論的一些功能，并添加一些功能強大的新選項。在這里，我們將使用 BTOL 來計算八片式透鏡的公差，然后查看通過校驗單元格中的元件來補償楔形誤差的情況下的像質統計。最后，我們將在重新對焦鏡頭和校驗元件之后，檢查一組 100 個鏡頭的橫向色差的統計數據，這些鏡頭受公差限制。
這是一個 MACro，它將創建公差預算
EDA大廠競相在自家產品中導入人工智能(AI)，試圖借此加快芯片設計/模擬的速度。美國國防部旗下的先進研究計劃署(DARPA)，也已設定「全自動芯片設計」的宏大目標，并廣邀硅智財(IP)跟工具業者參與這項挑戰性極高的研究計劃。此一目標不會很快實現，但趨勢如此，IC設計產業與相關從業人員，必須在這一天到來之前做好因應準備。
利用人工智能技術來加快芯片設計流程，是最近兩、三年來在EDA
概述
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ASY查看傾斜數據
MC PLOT預估公差Monte-Carlo分析
設置工作目錄
選擇Dbook工作目錄
初始透鏡
點擊， 打開C28M1，點擊
此 MACro 將鏡頭輸出并將副本存儲在透鏡庫位置 5，然后創建一個 BTOL 公差分析
準備Monte-Carlo分析
在Command
EDA大廠競相在自家產品中導入人工智能(AI)，試圖借此加快芯片設計/模擬的速度。美國國防部旗下的先進研究計劃署(DARPA)，也已設定「全自動芯片設計」的宏大目標，并廣邀硅智財(IP)跟工具業者參與這項挑戰性極高的研究計劃。此一目標不會很快實現，但趨勢如此，IC設計產業與相關從業人員，必須在這一天到來之前做好因應準備。
利用人工智能技術來加快芯片設計流程，是最近兩、三年來在EDA工具業界相當熱門的話題
基于計算機輔助的光學薄膜優化設計方法
金揚利，馬勉軍，陳壽，王濟洲，蘭州物理研究所
摘要：概述了光學薄膜優化設計的發展和原理，介紹了當前光學薄膜優化設計中集中常用方法，預測了優化設計方法的趨勢。
關鍵詞：光學薄膜，優化設計，計算機輔助
論文簡介
1.引言：光學薄膜作為一門學科，已經走上百年的路程。如今，光學薄膜在光學
