机器学习在超材料中的应用_Machine Learning For Metamaterials

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简介：
本研究探讨了机器学习技术如何应用于超材料的设计与优化，通过算法预测新材料特性，加速科研进程。与“具有卷积神经网络的薄膜超材料的一般逆向设计”相关的工作涉及使用代码解决从目标光谱响应逆向设计超材料结构的问题。在光学应用中，薄膜超材料通常会遇到包含多种材料选择系统的挑战，这会导致传统优化方法难以处理的大输入参数空间问题。我们采用卷积神经网络（CNN）来应对这一难题，并展示了如何通过解析材料结构、反射率/透射率光谱和椭偏光谱之间的关系，解决逆向设计的所有方面。此外，还证明了在所考虑的参数空间中，我们的方法优于传统的逆向设计技术。该存储库包含所有必要的代码以重新生成多达5层系统的结果，并支持五种不同的材料选择。这些内容包括薄膜超材料数据的生成、机器学习模型训练过程、评估脚本以及与其它逆向设计方法进行比较的测试示例。相关的工作脚本和预训练网络模型可以在Google Colabs环境中找到，这有助于进一步探索CNN在逆向设计中的应用潜力。

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机器学习在超材料中的应用_Machine Learning For Metamaterials

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本研究探讨了机器学习技术如何应用于超材料的设计与优化，通过算法预测新材料特性，加速科研进程。与“具有卷积神经网络的薄膜超材料的一般逆向设计”相关的工作涉及使用代码解决从目标光谱响应逆向设计超材料结构的问题。在光学应用中，薄膜超材料通常会遇到包含多种材料选择系统的挑战，这会导致传统优化方法难以处理的大输入参数空间问题。我们采用卷积神经网络（CNN）来应对这一难题，并展示了如何通过解析材料结构、反射率/透射率光谱和椭偏光谱之间的关系，解决逆向设计的所有方面。此外，还证明了在所考虑的参数空间中，我们的方法优于传统的逆向设计技术。该存储库包含所有必要的代码以重新生成多达5层系统的结果，并支持五种不同的材料选择。这些内容包括薄膜超材料数据的生成、机器学习模型训练过程、评估脚本以及与其它逆向设计方法进行比较的测试示例。相关的工作脚本和预训练网络模型可以在Google Colabs环境中找到，这有助于进一步探索CNN在逆向设计中的应用潜力。

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