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Active learning of deep surrogates for PDEs:application to metasurface design

npj Computational Materials 2020年第1期6卷 312-318页

作者： Raphaël Pestourie you.s.f mroueh Thanh V.Nguyen Payel Das steven G.Johnson Department of Mathematics Massachusetts Institute of Technology77 Massachusetts AveCambridgeMA 02139USA IBM Research AI IBM Thomas J Watson Research CenterYorktown HeightsYorktownNY 10598USA MIT-IBM Watson AI Lab CambridgeMA 02139USA Iowa state University AmesIA 50011USA

surrogate models for partial differential equations are widely used in the design of metamaterials to rapidly evaluate the behavior of composable ***,the training cost of accurate surrogates by machine learning can rapidly increase with the number of *** photonic-device models,we find that this training becomes especially challenging as design regions grow larger than the optical *** present an active-learning algorithm that reduces the number of simulations required by more than an order of magnitude for an NN surrogate model of optical-surface components compared to uniform random *** show that the surrogate evaluation is over two orders of magnitude faster than a direct solve,and we demonstrate how this can be exploited to accelerate large-scale engineering optimization.

关键词： optimization surrogate faster

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