#光子学小白#光子学与人工智能的跨界融合：从基础研究到产业应用 怎么学啊？
在人工智能与光子学设计融合的背景下，科研的边界持续扩展，创新成果不断涌现。从理论模型的整合到光学现象的复杂模拟，从数据驱动的探索到光场的智能分析，机器学习正以前所未有的动力推动光子学领域的革新。据调查，目前在Nature和Science杂志上发表的机器学习与光子学结合的研究主要集中在以下几个方面：
1.光子器件的逆向设计：通过机器学习，特别是深度学习，可以高效地进行光子器件的逆向设计，这在传统的多参数优化问题中尤为重要。
2.超构表面和超材料设计：机器学习被用于设计具有特定光学特性的超构表面和超材料，这些材料在光场调控中发挥着重要作用。
3.光子神经网络：利用光子器件构建的神经网络可以进行快速的矩阵-向量运算，加速深度学习算法的执行。
4.非线性光学与光子芯片：非线性光学材料和非厄米拓扑光子学为高性能片上处理方案提供了新的可能性，智能光子芯片在全光计算、信号处理和量子技术等领域具有广泛的应用前景。
5.智能光子系统的多任务优化：通过深度学习与拓扑优化的结合，可以同时优化多个光子器件的功能，提高设计效率并保证性能。
6.光谱分析与预测：机器学习模型能够分析光谱数据，预测材料特性或器件性能，这对于材料科学和光子器件的研发至关重要
| 机器学习赋能的光子学器件与系统：从创新设计到前沿应用 | ||
| 课程针对光子学方面的从业科研人员及开发者，希望了解和实践在集成光学/空间光学方面的器件、系统与智能算法及与机器学习结合的应用。课程通过对光子学与机器学习的交叉学科理论讲解与结合案例实操的技术讲解，衔接常见机器学习模型及框架的使用与各种光学器件和系统在理论与实际应用中的间隔。课程特点：以经典和前沿的文献案例为索引，辅以设计的案例操作与案例分析，从基础到提高，启发学习者获得思路上的提升，以期获得自主思考与新课题设计能力。案例涵盖 Science 等顶刊（开阔视野）与科研中较为实用的期刊（Nature communication, Advanced material）精选难度适中的工作，便于快速掌握及取得成果，利于短期及中长期的科研和开发流程。动态穿插讲解前沿进展应用，抛砖引玉，增进对于机器学习在光子学中的应用的深度理解。 | ||
| 案例一机器学习光子学导论 | 1.1 空间光学系统与集成微纳光子学系统简介 1.2 为什么要在光学系统中引入机器学习方法 1.3 人工智能和机器学习方法的基本概念与历史 1.4 机器学习方法在光子学设计中的应用案例简介 1.5 基于光子学器件搭建的光学神经网络应用简介 | |
| 光子器件仿真软件基础与基于优化方法的器件逆向设计 | 2.1 光子学器件的主要设计目标和调控思路 2.2 Ansys optics 光子学仿真软件操作简介与使用技巧 案例操作：基于双贝塞尔曲线的紧凑多模光学波导弯曲 案例操作：片上米散射结构色超构表面单元仿真 2.3 时域有限差分算法（FDTD）与空间传播器件模拟方法 案例操作：传播相位与几何相位超构单元仿真与平面超构透镜设计 2.4 片上波导器件仿真与片上超构光学器件设计 案例操作：片上的超构单元仿真与光学参数提取 2.5基于优化算法的光子学逆向设计 2.5.1 光子学逆向设计的概念与历史 2.5.2 基于粒子群算法的启发式光子学器件优化 案例操作：基于粒子群算法的光分束器设计 2.5.3 扩展：其他启发式优化方法简介 2.5.4 基于梯度方法的光子学器件拓扑优化 案例操作：基于拓扑优化方法的分束器设计 | |
| 机器学习简介与 Python机器学习编程基础 | 3.1 机器学习基础概念 3.2 监督学习与无监督学习 3.3 简单常见机器学习算法简介（如线性回归、SVM 等） 3.4 Python 编程基础 Ø Python语言与特点简介 Ø 基本语法与特色数据结构（列表，元组，字典） Ø Numpy 科学计算库的使用 Ø 数据可视化工具Matplotlib 的使用 案例操作：绘制函数与分形图形 3.5 深度学习框架 Pytorch和Tensorflow简介 案例操作：回归算法的实现 | |
| 常用的深度神经网络简介与 Python 实现 | 4.1 深度学习简介 4.2 神经网络基础概念与结构 4.3 深度学习的基本原理与反向传播算法 4.4 常用深度网络模型简介 Ø 全连接网络(FC） Ø 卷积神经网络（CNN） Ø 带历史记忆的网络（如 RNN） 4.5 案例操作：基于 Python 的几种神经网络实现 Ø 全连接网络 Ø 卷积神经网络 Ø U-Net 4.6 案例操作：一个手写数字识别网络模型的搭建与训练 | |
| 深度学习在微纳光子学中的应用 | 5.1 微纳光子器件的基本原理与常见结构 5.2 基于深度学习的光谱预测与逆向设计 案例分析：一维的和二维的全介质和金属SPR 材料的光谱预测 案例操作：级联网络的超构表面单元的光谱预测与逆向设计 5.3 基于机器学习的电磁近场预测和逆向设计 案例分析：大面积超构表面的近场预测与逆向设计 5.4 基于深度学习的超构单元生成 案例操作：基于生成-对抗网络的自由超构表面单元生成 | |
| 深度学习在多种光学系统中的应用 | 6.1 深度学习在多样化的光学系统中的应用简介 6.2 深度学习在计算成像中的应用 案例操作：基于深度学习的非线性光纤单像素超高速成像 6.3 深度学习在图像处理中的应用 | |
| 光子学器件构建的光学深度神经网络与应用 | 7.1 光子学器件构建的光学神经网络与应用 7.2 主动网络：光学矩阵-向量乘加运算器与光学神经网络加速器 7.3 被动网络：衍射光学神经网络 案例操作：基于片上衍射神经网络的超构光学器件用于图像分类 案例分析：基于衍射神经网络的太赫兹光学处理器（Science） 7.4 光学神经网络的优势与挑战总结 | |
| 机器学习与光子学的更多应用介绍与未来展望 | 8.1 深度学习增强微纳光学芯片制造 案例分析：通过机器学习优化工艺容差与器件性能 8.2 深度学习后处理——光学测量功能增强 案例分析：基于深度学习的高分辨红外热波段雷达 8.3 非典型机器学习系统——万物皆可机器学习（Nature） * 主要为最新应用进展简介 —根据课程时间及进度灵活更新 | |
部分案例图展示：
| 超表面逆向设计及前沿应用（从基础入门到论文复现） | |
| 时间 | 课程内容 |
| 第一部分 | 1.超表面概述 1.1.超表面基础和应用 1.2.超表面逆向设计概述 2.基于CST电磁仿真软件基础 2.1.CST Microwave Studio电磁仿真软件介绍 2.2.CST电磁仿真软件使用和基本操作 3.具体案例操作1：双频段带通滤波器的建模与仿真分析 3.1.运行新建工程 3.2.建立仿真模型 3.3.设置运行条件 3.4.查看并处理仿真结果 4.具体案例操作2：太赫兹吸波器的建模与仿真分析 4.1.运行新建工程 4.2.建立仿真模型 4.3.设置运行条件 4.4.查看并处理仿真结果 |
| 第二部分 | 5.超表面的耦合模理论 5.1 耦合模理论简介 5.2 超表面耦合模理论基本物理参数 5.3 超表面耦合模方程和透射谱等参数计算 6.基于超表面实现电磁感应透明（EIT） 6.1 超表面电磁感应透明理论分析 6.2 太赫兹超表面电磁感应透明仿真模拟和分析 案例分析1：基于超表面实现电磁感应透明（EIT）论文复现和讲解
7.基于超表面实现连续谱中束缚态（BIC） 7.1 连续谱中束缚态理论分析 7.2 连续谱中束缚态仿真模拟和分析 案例分析2：基于超表面实现连续谱中束缚态（BIC）论文复现和讲解
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| 第三部分 | 8.基于耦合模理论的超表面逆向设计 8.1 基于耦合模理论逆向设计连续谱中束缚态吸波器 8.1.1 理论基础和分析 8.1.2 仿真模拟和分析 案列分析3：基于耦合模理论逆向设计连续谱中束缚态吸波器论文复现和分析
8.2 基于耦合模理论逆向设计连续谱中束缚态高Q器件 8.2.1 理论基础和分析 8.2.2 仿真模拟和分析 案例分析4：基于耦合模理论逆向设计连续谱中束缚态高Q器件论文复现和分析
9.太赫兹超表面透射谱实验理论讲解 9.1 太赫兹波发射源 9.2 太赫兹远场时域系统 |
| 第四部分 | 10.FDTD超表面正向设计基础入门 10.1 Lumopt基本介绍 10.2 超表面子单元扫描 10.3 超构透镜设计与性能测试 11.FDTD超表面逆向设计基础入门 11.1 FDTD与Python环境配置 11.2 伴随法与拓扑优化介绍 11.3 梯度下降算法以及遗传算法介绍 |
| 第五部分 | 12.FDTD仿真实例 （一）利用Python调用Lumerical FDTD （二）在Python中编写FDTD仿真文件 （三）逆向设计仿真文件设置 （四）基于拓扑优化的超表面颜色路由器件详解 （五）利用等值线法导出逆向设计GDS文件 |
| 第六部分 | 13.模拟论文复现 （一）基于拓扑优化的超表面大角度聚合器设计 ----（根据发表在NANO LETTERS上的论文）
（二）超表面消色差聚合器设计 ----(根据发表在NANO LETTERS上的论文)
（三）超表面偏振转换器件设计 ----（根据发表在Chinese optics letters 上的论文）
（四）基于形状优化的梯度超表面设计 ----（根据发表在Light&Science Application 上的论文）
（五）基于遗传算法的超表面设计 ----（根据发表在Opto-Electronic Science 上的论文）
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| 智能光学计算成像技术与应用 | |
| 时间 | 课程内容 |
| 光学计算成像导论 | 1.计算成像的概念与现状 2.生活与科研中的典型应用场景 3.光学计算成像与计算摄影 4.深度学习增强的计算成像 |
| 图像基本概念及计算成像理论基础 | 1.颜色和光谱，图像在程序中的表示 2.图像传感器，成像物理模型与噪声 3.其他成像元件与光波波前分析方法 4.常见图像描述方法与图像处理流程 5.图像重构理论基础 6.一般计算成像逆问题与求解方式 Ø 实例：Poisson blending of image |
| 机器学习及Python软件基础 | 1.机器学习基础概念 2.监督学习与无监督学习 3.常用算法简介（如线性回归、多层感知机等） 3.1 Python 编程基础 3.2 Python 环境搭建与工具介绍 3.3 基本语法与数据结构 3.4 矩阵运算库NumPy与GPU运算库Cupy 3.5 数据可视化工具（ Matplotlib 等） 3.6 深度学习框架 PyTorch 与TensorFlow Ø 实践：用Numpy/cupy与matplotlib绘制分形图像 |
| 图像常用深度神经网络与PyTorch/TensorFlow实现 | 1.深度学习简介与神经网络基础概念 2.深度学习的基本原理与训练过程 3.常用基本深度网络模型简介 3.1全连接网络(FC） 3.2卷积神经网络（CNN） 3.3带历史记忆的网络（如RNN） 4.基于PyTorch与TensorFlow的几种神经网络构建 Ø 全连接网络 Ø 卷积神经网络 Ø U-Net Ø Res-Net Ø 实践：基本的全连接网络模型与卷积神经网络的搭建与训练 |
| 图像的神经网络表示与ADMM图像重构 | 1.神经表示（Neural Representations）与位置嵌入（Positional Encoding） 2.神经渲染（Neural Rendering） 3.学习式重构（Learned Reconstruction）与应用介绍 4.用ADMM算法来求解正则化逆问题 Ø 实践：用 ADMM 算法来重构图像 |
| 常见的计算成像应用 | 1.图像去噪与解模糊 2.空域编码-解码成像（压缩感知、单像素成像）简介 3.时域编码-解码成像（飞行时间、非视域成像）简介 4.无透镜成像 4.1无透镜成像的概念与基础 Ø 点扩散函数（PSF） 调控与无透镜成像: 散射成像实例 |
| 压缩感知和压缩编码成像 | 1.压缩感知与压缩成像理论 1.1基于多模光纤lantern的压缩计算成像讲解 Ø 实践：1D信号和2D图像的压缩感知重构 2.结构光照明和单像素成像理论 3.基于神经网络的单像素成像 3.1 基于神经网络的远场超分辨率鬼成像讲解 Ø 实践：基于多模光纤超快脉冲的单像素探测超快成像 |
| 高光谱成像 | 1.高光谱成像简介与理论知识 2.神经网络光谱成像 Ø 案例：具有高空间分辨率的宽带高光谱图像传感器（实践网络重构部分） |
| 微纳光学计算成像 | 1.超构表面与微纳光学增强的计算成像简介 2.超构表面与相位获取成像 Ø 实例讲解：纳米光学高质量超构透镜成像（实践图像重构部分） |
| 端到端光学算法联合设计 | 1.一般图像系统设计 2.端到端光学和图像处理系统设计 Ø 案例讲解：端到端的基于深度学习的散射介质散斑计算成像 Ø 综合实例讲解： 用一个纯相位镜头的灰度图像到高光谱图像（超光谱/解模糊/深度学习/点扩散函数设计/压缩成像） |
部分案例图展示：
以上是我觉得还不错的研究方向以及论文推荐，现在很多专业都结合机器学习进行科研探究，还请大家学会这种多渠道科研思路，另外无论是刚入门的还是没入门的都可以自己跑一下代码，参考一些AI工具，都可以帮到你们科研日常。
以上案例总体还是不错的！你们都可看下对自己研究方向是否有用呢~在一个未曾涉足的领域或者软件进行科研探究确实是一个非常难的事情，虽然我们科研之路道阻且长，但还是希望大家都学有所成，在自己的科研领域发光，为科技兴国奉献自己的力量。
最后祝你们都研途顺利，期刊论文发表一路畅通~
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最后，祝各位看官在各自领域大放异彩！