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능동적 딥러닝을 사용한 편미분 방정식 대용 모델 구축 및 광학 메타표면 설계 글보기
능동적 딥러닝을 사용한 편미분 방정식 대용 모델 구축 및 광학 메타표면 설계
대표 URL https://doi.org/10.1038/s41524-020-00431-2
작성자 관리자 게시일 2021.06.04 조회수 481

원문 : Active learning of deep surrogates for PDEs: applicationto metasurface design

 

 

미국 MIT 대학 Steven Johnson 교수팀은 광학적으로 활용할수 있는 불균일 메타표면 설계를 능동적 딥러닝을 통해 구현하였다. 연구팀이 개발한 능동 학습 알고리즘은 편미분방정식을 대체할 수 있는 Surrogate model과 Active learning을 활용한 모델 두가지를 사용하였으며, 균일한 랜덤 샘플 데이터셋과 비교하여, 광학 메타표면을 역설계 하는데에 필요한 시뮬레이션 수를 10배 이상 줄이는 알고리즘을 제시하였다. 이를 통해, 논문에서 비교된 Chebyshev interpolation 보다 제시된 알고리즘을 사용 하였을때, 훈련비용 (오차/학습량 , 작을수록 좋음)은 데이터양의 오더의 1~2 차이가 남을 정량화하여 보였다. 이를 통해 데이터양을 효율적으로 사용할 수 모델을 통해 다른 분야의 역설계 또한 발전을 이룰수 있으리라 전망된다.

 

 

 

담당 : 정이교 , leekyoj@kimm.re.kr, 내선번호: 7823

 

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