AIで光学を革新: 太陽電池とスマートウィンドウの迅速な改良

Tokyoミシガン大学のエンジニアたちはOptoGPTというAIツールを開発しました。このツールは、太陽電池やスマートウィンドウ、望遠鏡のための光学多層膜構造の設計を助けます。ChatGPTに似たAI技術を用いて、OptoGPTは設計プロセスを超高速化し、わずか0.1秒で結果を出します。この新しいツールのおかげで、製造業者はより優れたデバイスを迅速かつ簡単に設計することができるようになります。

OptoGPTは、求められる光学的特性に基づいて必要な材料構造を決定します。これは、多層構造の設計が難しいため重要です。適切な材料の組み合わせとその厚さを見つけるには、通常かなりの経験が必要です。

OptoGPTの注目点：

• 0.1秒で多層フィルム構造を設計します。
• 従来のモデルと比べて、6層少ない設計を実現。
• 太陽電池からスマートウィンドウまで、さまざまな用途に対応。
• 局所的な最適化によって設計の精度を向上。

OptoGPTは次のように活用できます。

• 太陽電池の光吸収を最大化する。
• 望遠鏡の反射率を最適化する。
• 極端紫外線を用いた半導体製造を強化する。
• スマートウィンドウの熱調整を向上させる。

光学構造の作成は通常、多くの時間と専門知識を要しますが、OptoGPTはこのプロセスを簡単にします。初心者にとっては、どこから始めればよいのか分かりにくいことがあります。OptoGPTは、特定の厚さや光学特性を持つ材料を利用して、設計における次のコンポーネントを予測することで支援します。これにより、高い反射率などの望む特性を持つ設計がより簡単に実現できます。

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研究者たちはOptoGPTを1,000の既知の設計データセットでテストしました。このデータセットには、使用された材料、厚さ、光学特性に関する詳細が含まれていました。OptoGPTが生成した設計は、検証セットと比較してわずか2.58%の違いしかなく、以前のモデルでは2.96%の差があったのに対し、著しい改善を示しました。

OptoGPTは従来のアルゴリズムと比較して柔軟性が高く、幅広い分野の光学設計タスクに対応できるのが特長です。これにより、多岐にわたる用途で利用可能です。さらに、局所的な最適化によって設計をさらに向上させることができます。たとえば、変数を調整することで精度が24%向上し、差異が1.92%に縮まることがあります。

チームは、OptoGPTの動作原理を理解するために、AIがどのように結びつきを形成するかを調査しました。このプロセスを2次元マップ上で観察すると、材料は金属や誘電体などの種類ごとにグループ化されます。誘電体、特に半導体は、厚さが10ナノメートルに近づくと中心に集まります。光学的な観点では、このような薄さの材料では光が似たような振る舞いをするためです。

OptoGPTは、特定のタスクに限定されていた従来の設計アルゴリズムに比べて、より多用途です。この技術は、様々な用途向けの光学多層膜構造を設計する際に、エンジニアや研究者を大いにサポートします。

この研究は、国立科学財団の一部資金提供を受けました。共著者にはミシガン大学のタオガオ・マさんとハオズ・ワンさんがいます。ミシガン大学の電気およびコンピュータ工学の専門家であるL. ジェイ・グオ教授がこの研究を主導し、結果は「Opto-Electronic Advances」に発表されました。