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Multitask deep-learning-based design of chiral plasmonic metamaterials

Photonics Research 2020年第7期8卷 1213-1225页

作者： Eric Ashalley Kingsley Acheampong lucas vbesteiro Peng Yu Arup Neogi Alexander OGovorov Zhiming M.Wang Institute of Fundamental and Frontier Sciences University of Electronic Science and Technology of ChinaChengdu 610054China School of Information and Software Engineering University of Electronic Science and Technology of ChinaChengdu 610054China CentreÉnergie Matériaux et Télécommunications Institut National de la Recherche ScientifiqueVarennes QC J3X 1S2Canada Department of Physics University of North TexasDentonTexas 76203USA Department of Physics and Astronomy Ohio UniversityAthensOhio 45701USA

The field of chiral plasmonics has registered considerable progress with machine-learning(ML)-mediated metamaterial prototyping,drawing from the success of ML frameworks in other applications such as pattern and image ***,we present an end-to-end functional bidirectional deep-learning(DL)model for three-dimensional chiral metamaterial design and *** ML model utilizes multitask joint learning features to recognize,generalize,and explore in detail the nontrivial relationship between the metamaterials’geometry and their chiroptical response,eliminating the need for auxiliary networks or equivalent approaches to stabilize the physically relevant *** model efficiently realizes both forward and inverse retrieval tasks with great precision,offering a promising tool for iterative computational design tasks in complex physical ***,we explore the behavior of a sample ML-optimized structure in a practical application,assisting the sensing of biomolecular *** potential applications of our metastructure include photodetectors,polarization-resolved imaging,and circular dichroism(CD)spectroscopy,with our ML framework being applicable to a wider range of physical problems.

关键词： utilize offering eliminating

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