Diseñar dispositivos que manipulan la luz —para transportarla, amplificarla o cambiar su frecuencia— es un proceso complejo para los investigadores en óptica y fotónica. Ahora, un nuevo estudio demuestra que el aprendizaje automático puede automatizar el descubrimiento de conceptos de diseño centrales para estos dispositivos, lo que podría agilizar la investigación y el desarrollo en varios campos basados en ondas.
Los investigadores recurren cada vez más a la inteligencia artificial para revolucionar el proceso de diseño de hardware óptico, un campo tradicionalmente dependiente del ingenio humano. Específicamente, un equipo ha demostrado con éxito la automatización de conceptos de diseño centrales utilizando aprendizaje automático, lo que ha llevado a diseños eficientes en una amplia gama de aplicaciones. Este enfoque promete agilizar significativamente la investigación y el desarrollo para científicos e ingenieros que trabajan con ondas ópticas, mecánicas o eléctricas, o combinaciones de estas.
Tradicionalmente, el diseño de dispositivos ópticos como transductores o amplificadores implica la adaptación de diseños existentes, un proceso que puede llevar mucho tiempo y puede pasar por alto soluciones más simples y eficientes. Florian Marquardt de la Universidad de Erlangen-Nuremberg destaca la vasta cantidad de ideas de diseño existentes, afirmando: “Hay literalmente cientos de artículos que describen ideas para el diseño de dispositivos”. Sin embargo, encontrar el diseño óptimo carece de un procedimiento estandarizado, lo que deja margen de mejora.
Inspirados por los avances en el aprendizaje automático, Marquardt y sus colegas buscaron mejorar el proceso de diseño. Su objetivo era automatizar la búsqueda de conceptos de diseño óptimos, haciéndola más eficiente. Esto implicó representar los conceptos de diseño como redes de “modos” interconectados.
Estos “modos” representan cavidades resonantes o estructuras capaces de interactuar con varios tipos de ondas, incluidas microondas, ondas ópticas y vibraciones mecánicas. Los ejemplos incluyen cavidades de microondas en chips superconductores y cavidades ópticas en circuitos fotónicos integrados. Los enlaces entre estos modos representan interacciones físicas, con valores numéricos asignados a cada enlace que reflejan la fuerza de la conexión. También se definen los modos de entrada y salida, lo que permite al algoritmo optimizar el diseño para relaciones específicas de entrada a salida.
El algoritmo de aprendizaje automático optimiza simultáneamente la estructura de la red y los parámetros de la fuerza de los enlaces para identificar configuraciones que logren el comportamiento deseado. Marquardt enfatiza el desafío principal: “El principal desafío fue encontrar una forma eficiente de recorrer el gran espacio de posibles diseños”. Su solución implicó “podar” el espacio de búsqueda infiriendo, basándose en las redes iniciales probadas, qué diseños eran poco probables que fueran efectivos.
Para validar su enfoque, los investigadores lo aplicaron a varias tareas de diseño. Por ejemplo, diseñaron un aislador, un dispositivo que permite una transmisión perfecta en una dirección mientras bloquea la transmisión inversa. El algoritmo identificó rápidamente la solución más eficiente en una configuración simple, un diseño ya conocido por los ingenieros que utilizan métodos convencionales.
En escenarios de diseño más complejos, el enfoque de aprendizaje automático demostró resultados superiores, descubriendo nuevos diseños que no se habían descubierto previamente. Por ejemplo, el equipo diseñó esquemas para amplificar las señales de una computadora cuántica. Las métricas clave para la complejidad del diseño son el número de modos y las vías de interacción. El procedimiento automatizado produjo un diseño con la misma funcionalidad que el diseño más conocido (cuatro modos y seis vías) pero utilizó solo tres modos y tres vías de interacción.
El equipo también detalló cómo utilizar estos diseños para construir hardware real para una amplia gama de longitudes de onda, desde microondas hasta luz visible. Esta aplicación práctica fortalece aún más el impacto potencial de su trabajo.
Andreas Nunnenkamp, experto en control cuántico y física de muchos cuerpos en la Universidad de Viena, considera esta investigación “emocionante y oportuna”. Anticipa que este descubrimiento científico automatizado se convertirá en “una parte indispensable de la caja de herramientas tanto para los experimentadores como para los teóricos”.
En trabajos futuros, los investigadores planean explorar el diseño automatizado de sistemas periódicos, donde las ondas se propagan en estructuras espacialmente extendidas. Esto indica un compromiso continuo con la expansión de las capacidades de su enfoque de aprendizaje automático y su impacto potencial en el campo de la óptica y la fotónica.
Esta investigación demuestra cómo el aprendizaje automático puede automatizar el diseño de hardware óptico, explorando eficientemente conceptos de diseño y generando soluciones superiores e inéditas, lo que podría revolucionar la investigación y el desarrollo en tecnologías basadas en ondas. Como sugiere Andreas Nunnenkamp, el descubrimiento científico automatizado podría convertirse pronto en una herramienta indispensable para científicos y teóricos.
Leave a Reply