Maskinlæring hjælper med at forbedre fotoniske applikationer

Fotoniske nanostrukturer kan bruges til mange applikationer udover solceller - f.eks. optiske sensorer til kræftmarkører eller andre biomolekyler. Et team hos HZB, der bruger computersimuleringer og maskinlæring, har nu vist, at designet af sådanne nanostrukturer kan selektivt optimeres. Resultaterne offentliggøres i Kommunikationsfysik .

Nanostrukturer kan øge følsomheden af ​​optiske sensorer enormt - forudsat at geometrien opfylder visse betingelser og matcher bølgelængden af ​​det indfaldende lys. Dette skyldes, at det elektromagnetiske lysfelt kan forstærkes eller reduceres kraftigt af den lokale nanostruktur. HZB Young Investigator Group "Nano-SIPPE" ledet af prof. Christiane Becker arbejder på at udvikle denne slags nanostrukturer. Computersimuleringer er et vigtigt værktøj til dette. Dr. Carlo Barth fra Nano-SIPPE-teamet har nu identificeret de vigtigste mønstre for feltfordeling i en nanostruktur ved hjælp af maskinlæring, og forklarede de eksperimentelle resultater.

De fotoniske nanostrukturer, der er undersøgt i papiret, består af et siliciumlag med et regulært hulmønster belagt med kvanteprikker lavet af blysulfid. Ophidset med en laser, kvanteprikkerne tæt på lokale feltforstærkninger udsender meget mere lys end på en uordnet overflade. Dette viser empirisk, hvordan laserlyset interagerer med nanostrukturen.

For at registrere, hvad der sker, når individuelle parametre i nanostrukturen ændres, Barth beregner den tredimensionelle elektriske feltfordeling for hvert parametersæt ved hjælp af software udviklet på Zuse Institute Berlin. Barth analyserede disse enorme mængder data med andre computerprogrammer baseret på maskinlæring. "Computeren søgte gennem de cirka 45, 000 dataposter og grupperet dem i omkring 10 forskellige mønstre, " forklarer han. Til sidst, Barth og Becker identificerede tre grundlæggende mønstre, hvor felterne forstærkes i specifikke områder af nanohullerne.

Dette muliggør optimering af fotoniske krystalmembraner baseret på excitationsforstærkning til stort set enhver applikation. Nogle biomolekyler akkumuleres fortrinsvis langs hullets kanter, for eksempel, mens andre foretrækker plateauerne mellem hullerne, afhængig af applikationen. Med den korrekte geometri og den rigtige excitation ved lys, den maksimale elektriske feltamplifikation kan genereres nøjagtigt ved tilknytningsstederne for de ønskede molekyler. Dette ville øge følsomheden af ​​optiske sensorer for kræftmarkører til niveauet af individuelle molekyler, for eksempel.