Machine Learning utilisant les réseaux de neurones pour la conception de dispositifs photoniques

Machine Learning using neural networks for the design of photonic devices

• Auteur / Autrice : Arthur Clini de souza
• Direction : Stéphane Lanteri, Mahmoud Elsawy
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Doctorat sciences pour l'ingenieur
• Date : Inscription en doctorat le 03/05/2023
• Etablissement(s) : Université Côte d'Azur
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences fondamentales et appliquées (Nice ; 2000-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : INRIA - ATLANTIS - Modélisation et méthodes numériques pour le calcul d'interactions onde-matière nanostructurée

Mots clés

Mots clés libres

Apprentissage Profond

Nanophotonique

Métasurfaces

Optimisation

Deep Learning

Nanophotonics

Metasurfaces

Optimization

Résumé

La puissance de calcul des ordinateurs numériques a considérablement augmenté au cours des dernières années. Cependant, effectuer des simulations électromagnétiques 3D pleine onde sur de grands domaines reste une tâche difficile. Le but de ce projet est d'optimiser un résonateur metalens avec des millimètres de diamètre. Une simulation pleine onde de l'ensemble de la lentille est irréalisable avec la technologie actuelle, l'optimisation d'une telle structure, encore moins. C'est pourquoi nous allons utiliser des réseaux de neurones artificiels pour aider à la conception de la métaruface.

Computational power of digital computers have increased drastically over the last years. However, performing full-wave 3D electromagnetic simulations over large domains are still a challenging task. The goal of this project is to optimize a resonator metalens with milimiters in diameter. A full-wave simulation of the entire lens is unfeasable with current technology, optimization of such structure, even less. That is why we are going to use artificial neural networks to aid in the design of the metaruface.