Inverse Design of Photonic Crystal Surface Emitting Lasers is a Sequence Modeling Problem

这篇摘要讲述了光子晶体面发射激光器（PCSEL）的反向设计需要物理、材料科学和量子力学等专业知识，这是非常费时的。然而，先进的人工智能技术，特别是强化学习（RL），已经成为增强和加速这种反向设计过程的有力工具。通过将PCSEL的反向设计建模为一个序列决策问题，RL方法可以从零开始构建一个令人满意的PCSEL结构。然而，由于在线与精确和昂贵的模拟环境的交互所导致的数据效率低下，阻碍了RL方法的广泛适用性。最近，序列模型，特别是Transformer架构，在序列决策问题中表现出了令人信服的性能，因为它们简单且可扩展到大型语言模型。在本文中，我们介绍了一个名为PCSEL Inverse Design Transformer（PiT）的新框架，将PCSEL的反向设计抽象为一个序列建模问题。我们的PiT的核心部分是基于Transformer的结构，利用过去的轨迹和当前状态来预测当前的动作。与传统的RL方法相比，PiT可以利用离线数据并在所需回报的条件下输出最优动作并实现目标PCSEL设计，从而实现卓越的性能和数据效率。

如何通过增强学习和Transformer架构加速PCSEL的逆向设计过程？

将PCSEL的逆向设计建模为序列决策问题，并使用基于Transformer的结构来预测当前动作。

PiT框架可以通过离线数据和期望回报来输出最优动作，相比传统的增强学习方法具有更好的性能和数据效率。

最近的研究集中在使用深度学习方法来加速PCSEL的逆向设计过程，如使用生成对抗网络和强化学习等。