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J-GLOBAL ID：202002219220912608   整理番号：20A2120829

機械学習と結合した粒子群最適化アルゴリズムによる高性能プラズモンナノセンサの設計【JST・京大機械翻訳】

Design of high-performance plasmonic nanosensors by particle swarm optimization algorithm combined with machine learning

著者 (7件)： Yan Ruoqin (Wuhan National Laboratory for Optoelectronics, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, People’s Republic of China) ,  Wang Tao (Wuhan National Laboratory for Optoelectronics, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, People’s Republic of China) ,  Jiang Xiaoyun (Wuhan National Laboratory for Optoelectronics, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, People’s Republic of China) ,  Zhong Qingfang (Wuhan National Laboratory for Optoelectronics, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, People’s Republic of China) ,  Huang Xing (Wuhan National Laboratory for Optoelectronics, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, People’s Republic of China) ,  Wang Lu (Wuhan National Laboratory for Optoelectronics, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, People’s Republic of China) ,  Yue Xinzhao (Wuhan National Laboratory for Optoelectronics, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, People’s Republic of China)
資料名： Nanotechnology  (Nanotechnology)
巻： 31  号： 37  ページ： 375202 (10pp)  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0108A  ISSN： 0957-4484  CODEN： NNOTER  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 超高感度で無標識で,実時間で操作する金属プラズモンナノセンサは,化学的および生物学的研究の分野で非常に有望である。通常,これらのナノ構造の設計は,所望のセンシング性能に達するまで,多次元パラメータ空間を走査するためにMaxwell方程式を反復的に解く時間消費電磁シミュレーションに強く依存している。ここでは,機械学習(ML)モデルと組み合わせた粒子群最適化(PSO)に基づくアルゴリズムを提案し,プラズモンセンサを設計した。MLモデルを,幾何学センシング性能関係を正確に捉えるために,プラズモンセンサの幾何学的構造とセンシング性能で訓練し,次に,よく訓練されたMLモデルを,所望のセンシング性能を有するプラズモン構造を得るために,PSOアルゴリズムに適用した。複雑な電磁計算法を使用する代わりにセンシング性能を予測するために訓練されたMLモデルを用いて,PSOアルゴリズムにより解を4桁速く最適化できる。この複合アルゴリズムの実装により,ナノリッジプラズモンセンサを迅速に正確に実現でき,感度は142,500nm/RIUと高かった。この効率的で正確なアプローチを,将来ナノフォトニックデバイスの設計に道を拓くことを期待する。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： Maxwell方程式 ,  *アルゴリズム ,  幾何学 ,  *最適化 ,  *プラズモン ,  高次元 ,  高感度 ,  ナノ構造 ,  *機械学習
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  電磁界数値解析 ,  パラメータ空間 ,  実時間 ,  無標識 ,  プラズモンセンサ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 固体プラズマ  (BM02160W)

タイトルに関連する用語 (3件)： 機械学習 ,  粒子群最適化アルゴリズム ,  設計