基于遗传树优化的高性能波导超表面的自动逆向设计

       超表面作为传统笨重光学元件的小型替代品，因其独特的光调制能力而受到关注。超表面的应用场景包括小型卫星通信、成像、量子源平台，第六代无线系统中的智能反射面，和光探测与测距（LiDAR）系统。传统上，元件的设计依赖于一组样本库作为超表面的元素，这些样本库能够在目标波长处分析出电磁波的基本属性（相位、群速度等）。然后，通过根据目标相位剖面将波长尺度阵列中的选定元素组合成超表面。为了实现高性能的超表面，拓扑优化逆向设计方法引起了纳米光子学界的兴趣。这种方法利用自由形式的结构作为亚表面构建块，为波前工程的最佳解决方案提供了很大的设计空间。最近，基于伴随的拓扑优化算法被广泛应用于探索高效的纳米光子器件，包括分光光学元件、宽带光偏转器、光子晶体和多功能光栅。然而，由于光学功能性高度依赖于微尺度元件的表面形态，因此基于拓扑优化方法（深度学习、遗传算法等）实现有源元件（如超表面波导）具有挑战性。

       近日，来自中国台湾国立成功大学的Pin Chieh Wu教授团队介绍了一种结合无监督聚类的遗传型树搜索（GTTS）算法，用于高性能超表面的自动逆向设计。该方法通过振幅和相位的联合优化，实现了高指向性的超表面波导。与以往的拓扑优化方法相比，该团队提出的GTTS算法优化了亚波长纳米天线的结构，适用于无源和有源超表面的设计。当转向角为5°-30°时，优化后的波束转向超表面具有几乎恒定的方向性。此外，当相位调制范围<180°时，优化的非直观反射和相位剖面有助于实现高度定向的波束控制°, 这便突破了以往方法上的限制。他们的方法可以降低散射光特性的要求，大幅提高光调制超表面的角度分辨率以实现高性能超表面，这极大的拓展了先进纳米光子的应用。相关研究发表在《Nano Letters》上。（钟雨豪）

       文章链接：https://doi.org/10.1021/acs.nanolett.1c00720