Diagramme schématique d'un réseau de neurones artificiels pouvant concevoir des structures photoniques arbitraires. La section transversale des structures est cartographiée sous forme de bitmap en coupe transversale bidimensionnelle afin que le réseau neuronal artificiel puisse concevoir des structures d'antenne de métasurface qui ne peuvent pas être conçues avec des paramètres structurels. Crédit :POSTECH
Les métamatériaux sont des matériaux artificiels conçus pour avoir des propriétés que l'on ne trouve pas dans les matériaux naturels, et ils sont surtout connus comme matériaux pour les capes d'invisibilité souvent présentés dans les romans ou les jeux de science-fiction. En concevant avec précision des atomes artificiels plus petits que la longueur d'onde de la lumière, et en contrôlant la polarisation et le spin de la lumière, les chercheurs obtiennent de nouvelles propriétés optiques qui ne se trouvent pas dans la nature. Cependant, le processus actuel nécessite beaucoup d'essais et d'erreurs pour trouver le bon matériau. De tels efforts prennent du temps et sont inefficaces; l'intelligence artificielle (IA) pourrait apporter une solution à ce problème.
Le groupe de recherche du professeur Junsuk Rho, Sunae So et Jungho Mun du département de génie mécanique et du département de génie chimique de POSTECH ont développé une conception avec un degré de liberté plus élevé qui permet aux chercheurs de choisir des matériaux et de concevoir des structures photoniques arbitrairement en utilisant l'apprentissage en profondeur. Leurs résultats sont publiés dans plusieurs revues dont Matériaux appliqués et interfaces, Nanophotonique, Microsystèmes et nano-ingénierie , Optique Express , et Rapports scientifiques .
L'IA peut être entraînée avec une grande quantité de données, et il peut apprendre les conceptions de divers métamatériaux et la corrélation entre les structures photoniques et leurs propriétés optiques. En utilisant ce processus de formation, il peut fournir une méthode de conception qui crée une structure photonique avec les propriétés optiques souhaitées. Une fois formé, il peut fournir une conception souhaitée rapidement et efficacement. Cela a déjà fait l'objet de recherches dans diverses institutions aux États-Unis telles que le MIT, Université de Stanford et Georgia Institute of Technology. Cependant, les études précédentes nécessitent des saisies de matériaux et de paramètres de structure au préalable, et ajuster les structures photoniques par la suite.
Schémas d'un réseau de neurones artificiels pouvant concevoir simultanément des paramètres structurels et du matériel. Lorsque les propriétés optiques souhaitées (spectre dipolaire électrique/magnétique) sont entrées, chaque épaisseur et types de matériaux de la nanoparticule noyau-enveloppe à trois couches sont fournis en sortie. Crédit :POSTECH
Le professeur Rho et son groupe ont enseigné un système d'IA pour concevoir des structures photoniques arbitraires et ont donné un niveau supplémentaire de liberté de conception en catégorisant les types de matériaux et en les ajoutant comme facteur de conception, qui a permis de concevoir des matériaux appropriés pour des propriétés optiques pertinentes. L'analyse des métamatériaux obtenus grâce à cette méthode de conception a révélé qu'ils avaient des propriétés optiques identiques prédites par le réseau de neurones artificiels.
L'équipe de recherche, qui ont publié divers résultats de recherche sur la conception des métamatériaux et la théorie de l'optique, utilisé le langage de programmation Python. Leur méthode de conception est révolutionnaire à bien des égards. Tout d'abord, il a considérablement réduit le temps nécessaire à la conception de structures photoniques. Il permet diverses conceptions de nouveaux métamatériaux car les scientifiques ne se limitent plus à mener des conceptions empiriques pour obtenir des résultats.
Les métamatériaux résultants peuvent être utilisés dans l'affichage, Sécurité, et les technologies militaires. À cet égard, l'introduction de l'IA dans la méthode de conception devrait apporter des contributions importantes au développement technologique des métamatériaux.
Le chercheur principal, le professeur Junsuk Rho, a déclaré :"Nos recherches ont réussi à apporter un plus haut degré de liberté de conception, mais le nouveau système exige toujours que les utilisateurs saisissent certains paramètres problématiques au début. Il a parfois produit des conceptions intenables, et a donc rendu impossible la production des métamatériaux souhaités. J'aimerais donc aller plus loin dans nos découvertes en développant une méthode de conception complète de métamatériaux utilisant l'IA. Aussi, J'aimerais créer des métamatériaux innovants et pratiques en formant l'IA avec des revues de la conception construites en tenant compte des produits finaux."
