From English to PCSEL: LLM helps design and optimize photonic crystal surface emitting lasers
De l'anglais au PCSEL : le LLM aide à concevoir et à optimiser les photonic crystal surface emitting lasers
Résumé
Conventional design and optimization of Photonic Crystal Surface Emitting Lasers (PCSEL) usually requires expert knowledge in semiconductor physics and optimization algorithms, which is also known as the inverse design problem. However, with the trend towards automation and depersonalization of the entire integrated circuits (IC) industry, the conventional method, with the drawback of being relatively labor-intensive and sub-optimal, warrants further refinement. This technical dilemma remained until the emergence of Large Language Models (LLMs), such as OpenAI's ChatGPT and Google's Bard. This paper explores the possibility of applying LLMs to machine learning-based design and optimization of PCSELs. Specifically, we utilize GPT-3.5 and GPT-4. By simply having conversations, GPT assisted us with writing Finite Difference Time Domain (FDTD) simulation code and deep reinforcement learning code to acquire the optimized PCSEL solution, spanning from the proposition of ideas to the realization of algorithms. Given that GPT will perform better when given detailed and specific questions, we break down the PCSEL design problem into a series of sub-problems and converse with GPT by posing open-ended heuristic questions rather than definitive commands. This paper shows that LLMs, such as ChatGPT, can guide the nanophotonic design and optimization processes, on both the conceptual and technical level, and we propose new human-AI co-design strategies and show their practical implications. We achieve a significant milestone for the first step towards an automated end-to-end nanophotonic design and production pipeline.
La conception et l'optimisation conventionnelles des photonic crystal surface emitting lasers (PCSEL) nécessitent généralement des connaissances spécialisées en physique des semi-conducteurs et en algorithmes d'optimisation, également connus sous le nom de problème de conception inverse. Cependant, avec la tendance à l'automatisation et à la dépersonnalisation de l'ensemble de l'industrie des circuits intégrés (IC), la méthode conventionnelle, avec l'inconvénient d'être relativement laborieuse et sous-optimale, justifie un raffinement supplémentaire. Ce dilemme technique est resté jusqu'à l'émergence des grands modèles de langage (LLM), tels que ChatGPT d'OpenAI et Bard de Google. Cet article explore la possibilité d'appliquer les LLM à la conception et à l'optimisation des PCSEL basées sur l'apprentissage automatique. Plus précisément, nous utilisons GPT-3.5 et GPT-4. En ayant simplement des conversations, GPT nous a aidés à écrire un code de simulation de domaine temporel à différence finie (FDTD) et un code d'apprentissage par renforcement profond pour acquérir la solution PCSEL optimisée, allant de la proposition d'idées à la réalisation d'algorithmes. Étant donné que GPT fonctionnera mieux lorsqu'on lui donnera des questions détaillées et spécifiques, nous décomposons le problème de conception PCSEL en une série de sous-problèmes et conversons avec GPT en posant des questions heuristiques ouvertes plutôt que des commandes définitives. Cet article montre que les LLM, tels que ChatGPT, peuvent guider les processus de conception et d'optimisation nanophotoniques, tant au niveau conceptuel que technique, et nous proposons de nouvelles stratégies de co-conception homme-IA et montrons leurs implications pratiques. Nous franchissons une étape importante pour la première étape vers un pipeline de conception et de production nanophotonique automatisé de bout en bout.
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