AI 기반 광학: 혁신적인 태양전지와 스마트 윈도우 개발에서의 신속한 발전

소요 시간: 2 분
에 의해 Pedro Martinez
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AI는 태양광과 스마트 윈도우의 광학 분야에 혁신을 일으키고 있다.

Seoul미시간 대학교의 엔지니어들이 OptoGPT라는 AI 도구를 개발했습니다. 이 도구는 태양전지, 스마트 윈도우, 망원경을 위한 광학 다층 필름 구조 설계를 돕습니다. OptoGPT는 ChatGPT와 유사한 AI 기술을 사용하여 설계 과정을 가속화하며, 결과를 단 0.1초 만에 제공합니다. 이 새로운 도구는 제조업체들이 더 나은 기기를 쉽고 빠르게 설계할 수 있도록 도와줍니다.

OptoGPT는 원하는 광학적 특성에 따라 필요한 소재 구조를 결정합니다. 이는 중요한데, 효율적인 다층 구조를 설계하는 것은 어렵기 때문입니다. 적절한 소재 조합과 두께를 찾기 위해서는 일반적으로 많은 훈련이 필요합니다.

OptoGPT의 주요 특징:

  • 0.1초 만에 다층 필름 구조를 설계합니다.
  • 이전 모델보다 6개 적은 층을 사용하여 설계합니다.
  • 태양광 패널부터 스마트 윈도우까지 다양한 분야에 활용할 수 있습니다.
  • 지역 최적화를 통해 설계 정확성을 향상시킵니다.

옵토GPT는 다음을 수행할 수 있습니다:

  • 태양 전지에서의 빛 흡수를 극대화합니다.
  • 망원경에서의 반사를 최적화합니다.
  • 극자외선 광을 사용하여 반도체 제조를 개선합니다.
  • 스마트 윈도의 열 조절 기능을 향상시킵니다.

광학 구조를 만드는 것은 일반적으로 많은 시간과 전문 지식을 요구하지만, OptoGPT는 이 과정을 간소화합니다. 초보자에게는 어디서 시작해야 할지 막막할 수 있습니다. OptoGPT는 특정 두께와 광학적 특성을 가진 재료를 사용하여 다음 설계 구성 요소를 예측하는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 높은 반사율과 같은 원하는 속성을 보다 쉽게 구현할 수 있는 설계를 얻을 수 있습니다.

연구진은 1,000개의 알려진 설계 데이터를 사용하여 OptoGPT를 테스트했습니다. 이 데이터에는 사용된 재료, 두께, 광학적 특성에 대한 세부 정보가 포함되어 있었습니다. OptoGPT가 생성한 설계는 검증 세트와 2.58%만 차이 났습니다. 이는 이전 모델들이 2.96% 차이를 보였던 것에 비해 상당한 발전을 보여줍니다.

OptoGPT는 기존 알고리즘과 비교하여 더 유연한 특성을 가지고 있습니다. 다양한 분야에서 여러 광학 설계 작업을 처리할 수 있어 다양한 방식으로 활용될 수 있습니다. 또한, 지역 최적화를 통해 설계 품질을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 변수를 조정하면 정확도가 24% 증가하여 차이가 단 1.92%로 줄어듭니다.

연구팀은 OptoGPT가 작동하는 방식을 조사하기 위해 AI가 만드는 연결을 시각화하는 방법을 사용했습니다. 2D 지도에서 보면, 금속이나 유전체와 같은 소재들이 종류에 따라 그룹으로 모입니다. 유전체, 특히 반도체는 두께가 10나노미터에 가까워질 때 중심에 모입니다. 이는 광학적으로 볼 때 다양한 재료가 이 정도로 얇아지면 빛이 동일한 방식으로 작용하기 때문입니다.

OptoGPT는 특정 작업에 제한되었던 기존의 설계 알고리즘보다 더욱 다재다능합니다. 이 기술은 엔지니어와 연구자들이 다양한 용도로 광학 다층 필름 구조를 설계하는 데 큰 도움을 줄 수 있습니다.

이 연구는 국립과학재단의 일부 지원을 받았습니다. 공동 저자는 미시간 대학교의 마 타이가오와 왕 하오주입니다. 이 연구는 미시간 대학교의 전기 및 컴퓨터 공학 전문가인 L. 제이 궈 교수가 이끌었으며, 결과는 Opto-Electronic Advances에 게재되었습니다.

연구는 여기에서 발표되었습니다:

http://dx.doi.org/10.29026/oea.2024.240062

및 그 공식 인용 - 저자 및 저널 포함 - 다음과 같습니다

Taigao Ma, Haozhu Wang, L. Jay Guo. OptoGPT: A foundation model for inverse design in optical multilayer thin film structures. Opto-Electronic Advances, 2024; 7 (7): 240062 DOI: 10.29026/oea.2024.240062
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