基于深度学习的微纳结构光谱设计研究进展

摘要

随着人工智能技术的快速发展，深度学习在微纳结构光谱调控领域展现出了巨大的应用潜力。深度学习可以在无明确物理解析模型的情况下，通过构建复杂的神经网络，从实验或仿真数据中学习微纳结构的光谱响应特性，从而实现高效的设计优化，这为微纳结构的设计提供了一种新的思路和方法。该文综述了近年来深度学习在微纳结构设计中的研究进展，重点讨论了其在结构色、热辐射控制以及窄带光谱传感等光谱调控领域的应用，并展望了该领域未来的发展机遇与挑战。

关键词

人工智能 / 深度学习 / 微纳结构 / 光谱设计

基金资助

国家自然科学基金（52021001,52022018,52472147）