OptoGPT: A Foundation Model for Inverse Design in Optical Multilayer Thin Film Structures

要約

光学多層薄膜構造は、多くのフォトニックアプリケーションで広く使用されている。しかし、既存の逆設計法は、異なる設計ターゲットに迅速に適応できないか、異なるタイプの構造（例えば、各層で異なる材料を設計する）に適合させることが困難であるため、多くの欠点があります。また、これらの方法は、異なる角度や偏光下での多様な設計状況に対応することができない。さらに、実用的な製作や製造にどのように役立てるかについては、まだ広く検討されていない。本研究では、これらの欠点と課題を同時に解決するために、デコーダのみのトランスフォーマーであるOptoGPT（Opto Generative Pretrained Transformer）を導入する。

要約(オリジナル)

Optical multilayer thin film structures have been widely used in numerous photonic applications. However, existing inverse design methods have many drawbacks because they either fail to quickly adapt to different design targets, or are difficult to suit for different types of structures, e.g., designing for different materials at each layer. These methods also cannot accommodate versatile design situations under different angles and polarizations. In addition, how to benefit practical fabrications and manufacturing has not been extensively considered yet. In this work, we introduce OptoGPT (Opto Generative Pretrained Transformer), a decoder-only transformer, to solve all these drawbacks and issues simultaneously.

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