基于机器学习的薄膜红外光源设计，大幅缩短优化时间
2021-11-06 16:46:15   来源：麦姆斯咨询   评论：0   点击：

据麦姆斯咨询报道，美国研究人员开发了一种设计和制造薄膜红外光源的新方法，其中采用了一种开源机器学习方法将红外光源的优化时间从数周或数月缩短至几分钟。

开发出经济、高效的红外光源可能会彻底改变分子传感技术。涉及的其它应用包括自由空间通信、用于搜索和救援的红外信标、用于监测工业气体以及环境污染物和毒素的分子传感器。

得益于材料和机器学习领域的重要进展，范德堡大学（Vanderbilt University，Vanderbilt）和宾夕法尼亚州立大学（The Pennsylvania State University，Penn State）的研究团队使用简单的薄膜沉积技术（最成熟的纳米制造技术之一）成功地制造出薄膜红外光源。

大多数用户自定义光谱输出的热辐射器都具有图案化的纳米结构——目前需要采用高成本、低通量的方法制造。为了克服这些长期存在的挑战，由范德堡大学机械工程系副教授Joshua Caldwell和宾夕法尼亚州立大学材料科学与工程系教授Jon-Paul Maria领导的研究团队将氧化镉与由称为分布式布拉格反射器的交替电介质层制造的一维光子晶体配合使用。

这些多层材料的组合产生了所谓的“Tamm-polariton”，其中器件的发射波长由这些层间的相互作用决定。到目前为止，这种设计仅限于单一设计波长输出。但是，为了匹配大多数分子的吸收光谱，在用户设置的波长、线宽和强度多个频率上产生多重共振是至关重要的。

材料设计一直具有挑战性和复杂性。由于高级应用需要多重共振功能，因此新方法必须大幅缩短设计时间。例如，一个典型设备将包含数十到数百个可设计的参数，进而需要不可估量的计算时间。例如，在独立优化9个参数的场景中，每个参数采样10个点，假设每秒进行100次模拟，完成整个模拟将花费15天。然而，随着参数的增加，时间就会呈指数增长——11和12个参数分别需要3年和31年。

为了应对这一挑战，论文的第一作者、博士生Mingze He提出了一种逆向设计算法，可以在几分钟内在消费级桌面设备上计算出优化的结构。此外，该代码可以在任意光谱带宽上同时匹配所需发射波长、线宽和多重共振振幅。

该研究的另一个挑战是寻找一种允许大动态范围电子密度的半导体材料。为此，Caldwell研究团队使用了由宾夕法尼亚州立大学Maria研究团队开发的具有定向设计光学特性功能的掺杂半导体材料。

“这使得以极低的成本和最少的制造步骤制造出先进的晶圆级中红外光源成为可能。”他说。

这一实验部分由宾夕法尼亚州立大学的合作方进行，Mingze He和Caldwell课题组的应届毕业生J.Ryan Nolen对这些器件进行了表征。Caldwell和Maria的两个研究团队成功地展示了逆向设计红外光源的能力。

“氧化镉材料的可调谐性与非周期性分布式布拉格反射器的快速优化相结合，为设计允许用户自定义输出光谱的红外光源提供了可能性。它们不仅可以直接应用于化学传感领域，在环境和遥感、光谱学以及红外信号和通信等各种其他应用中也显示出巨大的潜力。”Caldwell表示。

值得注意的是，Caldwell课题组已经将设计算法开源，可在“Caldwell Infrared Nanophotonic Materials and Devices laboratory”网站下载：https://my.vanderbilt.edu/caldwellgroup/。

范德堡大学和宾夕法尼亚州立大学的研究团队将其研究成果“Deterministic inverse design of Tamm plasmon thermal emitters with multi-resonant control”已发表在Nature Materials期刊。

延伸阅读：

《传感应用的VCSEL技术及市场-2021版》