时间：2026年9月16日15:00
地点：B1-c101
主讲人：孙梦迪
邀请人：杨文
讲座内容：
光子逆向设计基于电磁仿真与超高维参数空间优化，是突破传统微纳光子器件性能瓶颈的关键手段。但在大规模光子器件设计中，光子逆向设计受限于庞大的计算开销与工艺兼容性，难以实现系统级、规模化应用。在AI时代，物理+AI双重驱动的新型设计范式将为光子逆向设计提供新的机遇。
本报告将着重阐述基于物理与AI驱动的大规模光子逆向设计的最新研究进展。通过多GPU并行与对称性降维，申请人开发了高性能FDTD求解器，相比传统方案实现了约1000倍的计算降维。此外，基于宽光谱伴随法与可微分工艺正则约束，该求解器实现了大尺寸、多波长、工艺兼容的多目标优化，为大规模光子逆向设计奠定基础。在此基础上，本报告将进一步展望通过结合无监督学习和摊销优化等新型AI架构实现大规模、生成式、多物理场逆向设计的潜力与应用前景。
主讲人简介：
孙梦迪，东南大学副研究员，博士生导师，主持并参与国自然基金、国家重大科技专项等3项科研项目。2015年于华中科技大学光学与电子信息虎门体育app下载官网获得学士学位，2017年于美国佛罗里达大学电子与计算机工程系获得硕士学位，2022年于美国中佛罗里达大学光学与光子学虎门体育app下载官网(CREOL)获得博士学位，2022-2024年于美国弗吉尼亚理工虎门体育app下载官网从事博士后工作。主要从事微纳光子学和逆向设计，特别是光学超表面器件的设计与应用、人工智能与优化算法辅助的光子自动设计、以及高性能电磁仿真算法。已在ACS Photonics、Nanophotonics、Applied Physics Letters、Optics Express、FIO/LS 等国际知名期刊和会议发表论文10余篇。
