在该工作中，李望南博士团队将人工智能算法用于发现和探索未曾报道的高效钙钛矿电池。通过筛选符合条件的钙钛矿实验数据，进行模型构建，并找到最优机器学习算法，再将获得的优化算法用来预测未发现、未报道的高效率钙钛矿电池。根据机器学习算法的预测，该团队在实验上进行相关钙钛矿材料合成及电池器件制备。通过实验与理论比较，发现两者吻合的很好。在此基础上，为了进一步提高光电流密度和转换效率，团队通过光管理策略，在玻璃的入光面采用PDMS材质的纳米锥阵列结构设计，提高短路电流密度，相应地，转换效率也随之提升，电池稳定性方面展现出明显提升。
在机器学习深度学习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，机器学习深度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深度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：通过智能算法，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：机器学习深度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.光学神经网络：光学神经网络是全光计算及全光大规模集成的有效实现途径，它们利用光学特性模拟神经网络的计算过程，展现出低能耗和高速度的潜力。
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.光子器件的制造与质量控制：机器学习深度学习可以辅助光学和光子学组件的制造过程，提高产品质量并降低成本。
为促进科研人员、工程师及产业界人士对机器学习深度学习在光子学设计领域应用技术以及光电仿真应用技术的掌握，特举办“机器学习深度学习驱动的光子学设计与应用”“COMSOL Multiphysics多物理场仿真技术与应用”光电专题线上培训班（三十八期）”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，承办方为互动派（北京）教育科技有限公司，会议会务合作单位为北京中科四方生物科技有限公司，具体相关事宜通知如下：
光子学与光电子学、无线电电子学、物理学、材料科学、电信技术、自动化技术、仪器仪表工业、电气工程、电力工业、计算机软件及计算机应用、工业通用技术及设备、生物医学工程、金属学、生物医学工程等领域的科研人员、工程师、及相关行业从业者、跨领域研究人员。
来自国家“985工程”重点高校的老师，授课讲师有着丰富的Lumerical、Python使用经验，以第一/通讯作者在《Nature Photonics》、《Advanced Materials》等国际Top期刊发表论文数十篇，被引3000余次。
1.理论与实践相结合：课程不仅涵盖了光子学与深度学习的理论知识，还包括了实际案例分析和实践操作，使学员能够将理论知识应用于具体问题。
2.多样化的智能算法应用：课程介绍了多种智能算法，包括全局搜索算法（如遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法）、机器学习算法、梯度优化算法、深度生成模型等，并探讨了它们在光子器件设计中的应用。
3.前沿技术探索：课程内容涉及当前光子学领域的前沿技术，如多功能超表面设计、深度生成模型在逆向设计中的应用，以及多算法融合的微纳光学系统设计。
4.软件工具与仿真平台：介绍了电磁仿真软件（如CST Microwave Studio、Lumerical FDTD Solutions）的使用，以及Python编程在仿真自动化中的应用，帮助学员掌握行业内常用的工具。
5.面向对象编程(OOP)：课程包括了面向对象编程的介绍，这是现代软件开发中的一个重要概念，有助于学员在进行复杂光子学设计时编写可重用和模块化的代码。
6.数据采集与模型训练：强调了面向深度学习光子设计的数据采集方法，以及深度学习模型的训练和验证技巧，这对于构建高效的预测模型至关重要。
7.案例驱动的教学方法：通过分析和实践《Nature Photonics》等高影响力期刊中的案例，学员可以了解研究成果，并学习如何将这些研究成果转化为实践操作。
乐鱼官网登录app
