Инженеры создали OptoGPT для улучшения солнечных батарей, умных окон и телескопов

Инженеры Мичиганского университета разработали OptoGPT - инновационный алгоритм искусственного интеллекта, способный значительно улучшить процесс проектирования солнечных батарей, умных окон, телескопов и других оптических устройств. Новая технология, основанная на архитектуре ChatGPT, позволяет быстро и эффективно создавать оптимальные многослойные структуры для различных оптических применений.

OptoGPT работает по принципу обратного проектирования: начиная с желаемых оптических свойств, алгоритм определяет необходимую структуру материала. Результаты исследования опубликованы в журнале  Opto-Electronic Advances.

Преимущества OptoGPT

Новый алгоритм предлагает ряд существенных преимуществ:

1. Скорость: OptoGPT создает проекты многослойных оптических структур за 0,1 секунды, практически мгновенно.
2. Эффективность: В среднем, проекты OptoGPT содержат на шесть слоев меньше по сравнению с предыдущими моделями, что упрощает процесс производства.
3. Универсальность: Алгоритм может применяться для широкого спектра задач, от максимизации поглощения света в солнечных батареях до оптимизации отражения в телескопах.

"Проектирование этих структур обычно требует обширной подготовки и опыта, так как определение лучшей комбинации материалов и толщины каждого слоя - непростая задача", - отметил Л. Джей Го, профессор электротехники и вычислительной техники Мичиганского университета и автор исследования.

Принцип работы OptoGPT

Исследовательская группа адаптировала архитектуру трансформера, используемую в крупных языковых моделях, таких как ChatGPT и Google Bard, для решения задач оптического проектирования.

"В некотором смысле мы создали искусственные предложения, чтобы соответствовать существующей структуре модели", - пояснил Го.

Модель рассматривает материалы определенной толщины как слова, кодируя их оптические свойства в качестве входных данных. Ища корреляции между этими "словами", модель предсказывает следующее слово, создавая "фразу" - в данном случае, проект оптической многослойной структуры, - которая достигает желаемого свойства, например, высокого отражения.

Точность и валидация

Исследователи проверили эффективность новой модели, используя набор данных для валидации, содержащий 1000 известных структур с их составом материалов, толщиной и оптическими свойствами. При сравнении проектов OptoGPT с валидным набором разница составила всего 2,58%, что ниже, чем у ближайших оптических свойств в обучающем наборе данных (2,96%).

Дальнейшая оптимизация с помощью локальных методов позволила улучшить точность на 24%, сократив разницу между валидным набором данных и ответами OptoGPT до 1,92%.

Перспективы применения

OptoGPT открывает новые возможности для исследователей и инженеров в области оптики. Алгоритм может помочь в создании:

• Высокоэффективных солнечных батарей
• Умных окон для регулирования температуры в зданиях
• Улучшенных телескопов и оптических приборов
• Оптимизированных процессов производства полупроводников с использованием экстремального УФ-излучения

Несмотря на то, что OptoGPT уже демонстрирует впечатляющие результаты, исследователи продолжают работу над улучшением алгоритма и расширением его возможностей.