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Neural Operator-Based Surrogate Solver for Free-Form Electromagnetic Inverse Design

Augenstein, Yannick ORCID iD icon 1; Repän, Taavi; Rockstuhl, Carsten ORCID iD icon 1,2
1 Institut für Theoretische Festkörperphysik (TFP), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Institut für Nanotechnologie (INT), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Abstract:

Neural operators have emerged as a powerful tool for solving partial differential equations in the context of scientific machine learning. Here, we implement and train a modified Fourier neural operator as a surrogate solver for electromagnetic scattering problems and compare its data efficiency to existing methods. We further demonstrate its application to the gradient-based nanophotonic inverse design of free-form, fully three-dimensional electromagnetic scatterers, an area that has so far eluded the application of deep learning techniques.

Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Nanotechnologie (INT)
Institut für Theoretische Festkörperphysik (TFP)
Publikationstyp Forschungsbericht/Preprint
Publikationsjahr 2023
Sprache Englisch
Identifikator KITopen-ID: 1000157875
HGF-Programm 43.32.02 (POF IV, LK 01) Designed Optical Materials
Umfang 17 S.
Vorab online veröffentlicht am 04.02.2023
Nachgewiesen in arXiv
OpenAlex
Dimensions
Relationen in KITopen

Volltext §
DOI: 10.5445/IR/1000157875
Veröffentlicht am 14.04.2023
Seitenaufrufe: 159
seit 14.04.2023
Downloads: 52
seit 22.04.2023
Cover der Publikation
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