利用物理驱动AI实现纳米谐振腔优化与构建

6G通信实现大概何时才能到来?


能够将类似可见光或红外线的太赫兹(THz)电磁波放大3万倍以上的技术已经被开发出来。基于物理模型并与人工智能(AI)结合的这一技术,有望加速6G通信频段的商用进程。


UNIST(校长 Lee Yonghoon)20日表示,物理学系 Park Hyungryul 教授团队与美国田纳西大学 Lee Junsu 教授团队、美国橡树岭国家实验室 Yoon Mina 教授团队合作,开发出了用于6G通信的太赫兹纳米谐振腔优化技术。


这一成果使得原本即便使用超级计算机也需耗费大量时间的设计工作,如今通过基于物理理论模型的AI学习,在个人电脑上也能轻松完成。

人工智能逆向设计方法示意图。先利用物理解求解透射光谱,再计算回报值,应用人工智能的强化学习方法进行逆向设计。

人工智能逆向设计方法示意图。先利用物理解求解透射光谱,再计算回报值,应用人工智能的强化学习方法进行逆向设计。

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研究显示,研究团队通过太赫兹电磁波透射实验分析了新开发纳米谐振腔的效率。与一般电磁波产生的电场相比,该结构能够产生放大3万倍以上的电场。与此前学界报道的太赫兹纳米谐振腔相比,其效率提升了300%以上。


迄今为止,人们一直采用将光学仿真与AI结合、寻找最优设计方案的“AI反向设计技术”,主要用于设计在可见光或红外波段工作的光学器件。


Park Hyungryul 教授补充称:“在AI反向设计技术中,通常设计的是尺寸约为波长十分之一或百分之一的光学器件结构。但与6G通信频率0.075~0.3 THz波段的波长相比,这些结构小到仅为其百万分之一,因而难以直接应用。”


在设计工作于6G频段的纳米谐振腔时,即便使用高性能计算机,每进行一次仿真也需要耗时数十小时。也就是说,如果采用既有的反向设计方法来优化一个器件,理论上可能需要数百年的时间。


为解决这一问题,研究团队利用物理学理论模型,将其与AI反向设计方法相结合,重新设计了太赫兹波段的纳米谐振腔。即使在个人电脑配置下,也能在40小时以内完成器件的优化。

(自左至右)Kim Junghun 研究员、第一作者 Lee Hyungtaek 研究员、Park Hyeongryeol 教授。

(自左至右)Kim Junghun 研究员、第一作者 Lee Hyungtaek 研究员、Park Hyeongryeol 教授。

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第一作者、研究员 Lee Hyungtaek 表示:“优化后的纳米谐振腔不仅可用于超高精度探测器,还可应用于极微量分子检测传感器、辐射热计(Bolometer)等相关研究。此次研究采用的方法论并不局限于特定纳米结构,可结合不同波长或结构的物理理论模型,广泛应用于多种研究。”


物理学系教授 Park Hyungryul 表示:“本次研究的核心在于通过理解物理现象来提升利用AI技术的效率。虽然看上去AI似乎可以解决一切问题,但首先深入理解物理现象仍然至关重要。”


该研究成果已于12月7日在线发表在国际权威学术期刊《Nano Letters》上。研究工作得到了科学技术信息通信部韩国研究财团(NRF)、信息通信规划评价院的全球核心人才培养项目、大学信息通信技术研究中心支持项目(IITP)、蔚山科学技术院人工智能普及与扩散支援项目等的资助。





本报道由人工智能(AI)翻译技术生成。

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