Inverse design of polarization independent structural color based on coding meta-surface via a bidirectional artificial neural network

人工神经网络 反向 计算机科学 极化(电化学) 人工智能 模式识别(心理学) 数学 化学 几何学 物理化学
作者
Y. Zuo,Bo Ni,Yiran Zhou,Junhong Guo,Haibin Ni,Xiaoyan Zhou,Shahed Jahidul Haque,Jianhua Chang
出处
期刊:Journal of The Optical Society of America B-optical Physics [Optica Publishing Group]
卷期号:41 (9): 2220-2220
标识
DOI:10.1364/josab.530686
摘要

A polarization-independent structural color based on a coding metasurface is reverse designed via a bidirectional neural network. A forward prediction network from coding metasurface structures to colors is constructed by introducing a bidirectional long short-term memory (Bi-LSTM) model. Based on this model, a bidirectional neural network training method is adopted to achieve reverse design from the target color to the optimal structure of the coding metasurface. The results show that the method can achieve 91% accuracy for forward prediction of color and 92% accuracy for inverse design of the structure. In addition, the coding metasurface structure has quadruple rotational symmetry, which realizes that the structural color is independent of the polarization of the incident light. This study provides a novel polarization-independent structural color design scheme, providing a new path for the application and development of structural colors.
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