机器学习赋能的智能光子学器件系统研究与应用

时间：2024-07-31 17:25 点击次数：

一、培训背景：

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

为促进科研人员、工程师及产业界人士对机器学习在光子学设计领域应用技术的掌握，特举办“机器学习赋能的智能光子学器件系统研究与应用”专题培训会议，本次培训会议主办方为北京软研国际信息技术研究院，承办方互动派（北京）教育科技有限公司，具体相关事宜通知如下：

二、培训目标：

1. 理论与实践结合：课程不仅讲解理论知识，还通过案例实操，如仿真设计手段和基于Python的机器学习框架，使学员能够将理论应用于实践。

2. 实践操作与案例分析：课程强调通过实际案例分析和操作，使学员能够深入理解并应用机器学习模型和框架到光子学器件与系统中。

3. 前沿技术与应用：课程内容紧跟科学前沿，包括最新的光子学仿真设计手段、深度学习网络架构，以及它们在光子学设计中的应用。

4. 软件工具与编程基础：课程提供了光子学仿真软件（如Rsoft, Ansys optics）和Python编程语言的详细介绍，包括机器学习库和深度学习框架Pytorch的使用。

5. 深度学习在光子学中的应用：特别强调深度学习技术在微纳光子学、计算成像和图像处理等领域的应用，以及如何通过深度学习进行光谱预测和逆向设计。

6. 未来技术趋势与展望：课程不仅介绍了当前的技术应用，还探讨了机器学习与光子学结合的未来趋势，如光子芯片制造、光学仪器增强和低功耗信息处理等。

三、报名费用（含报名费、培训费、资料费）：

每人￥4500元（含报名费、培训费、资料费）

2024年8月9日前报名缴费可享受200元早鸟价优惠；

费用提供用于报销的正规机打发票及盖有公章的纸质通知文件；

北京中科四方生物科技有限公司作为本次会议会务合作单位，负责注册费用收取和开具发票。如需开具会议费的单位请联系招生老师索取会议邀请函；

四、增值服务：

1、凡报名学员将获得本次培训电子课件及案例模型文件；

2、培训结束可获得本次所学专题课程全部无限次回放视频；

3、参加培训并通过试的学员，可以获得：主办方北京软研国际信息技术研究院培训中心颁发的《机器学习赋能的智能光子学器件系统研究与应用》专业技能结业证书；

五、联系方式：

【注】1、开课前一周会务组统一通知；开课前一天会将直播链接及上机账号发至您邮箱或微信。如未收到请及时电话咨询！