Title :

Inverse Design of One-Dimensional Topological Photonic Systems Using Deep Learning

Author(s) :

El Ghafiani, M. [Auteur]
Elaouni, M. [Auteur]
Khattou, S. [Auteur]
Université Mohammed Premier [Oujda] = Université Mohammed Ier
Rezzouk, Y. [Auteur]
Université Mohammed Premier [Oujda] = Université Mohammed Ier
Amrani, M. [Auteur]
Université Mohammed Premier [Oujda] = Université Mohammed Ier
Marbouh, Othmane [Auteur]
Acoustique Impulsionnelle & Magnéto-Acoustique Non linéaire - Fluides, Interfaces Liquides & Micro-Systèmes - IEMN [AIMAN-FILMS - IEMN]
L2EP - Équipe Outils et Méthodes Numériques [OMN]
Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 [IEMN]
Boutghatin, Mohamed [Auteur]
Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 [IEMN]
Acoustique Impulsionnelle & Magnéto-Acoustique Non linéaire - Fluides, Interfaces Liquides & Micro-Systèmes - IEMN [AIMAN-FILMS - IEMN]
Talbi, Abdelkrim [Auteur]
Laboratoire International associé sur les phénomènes Critiques et Supercritiques en électronique fonctionnelle, acoustique et fluidique [LIA LICS/LEMAC]
Acoustique Impulsionnelle & Magnéto-Acoustique Non linéaire - Fluides, Interfaces Liquides & Micro-Systèmes - IEMN [AIMAN-FILMS - IEMN]
Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 [IEMN]
El Boudouti, E. [Auteur]
University of Mohammed I - Université Mohammed Premier
Djafari-Rouhani, Bahram [Auteur]
Physique - IEMN [PHYSIQUE - IEMN]
Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 [IEMN]

Journal title :

Physics of Wave Phenomena

Pages :

48-55

Publisher :

Springer

Publication date :

2024-03-14

ISSN :

1541-308X

HAL domain(s) :

Physique [physics]

English abstract : [en]

We demonstrate a novel approach to inversely design one-dimensional (1D) photonic stubbed systems with targeted topological properties by leveraging the power of deep learning. The process involves developing a data-driven ...
Show more >We demonstrate a novel approach to inversely design one-dimensional (1D) photonic stubbed systems with targeted topological properties by leveraging the power of deep learning. The process involves developing a data-driven model to accurately predict the geometric parameters of the photonic system based on a label vector that encodes the targeted topological properties. A tandem network comprising an inverse network connected to a pre-trained forward network is trained to efficiently learn the intricate relationship between the system’s topological properties and the corresponding geometry. After training, the model is shown to effectively perform the inverse design task. The study’s outcomes give new perspectives for the design of topological photonic systems.Show less >

Language :

Anglais

Popular science :

Non

Collections :

• Institut d'Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie (IEMN) - UMR 8520

Source :

Harvested from HAL