講演情報
[17p-K305-4]2 次元 FDTD 基盤の転移学習による高速な 3 次元導波路解析モデルの実現
〇(B)一沢 概1、岡田 祥2、雨宮 智宏1 (1.科学大工、2.情報通信研)
キーワード：
シリコンフォトニクス、シミュレーション、機械学習
3次元シミュレーションの高い計算負荷を軽減するため、2次元FDTDデータでニューラルネットワークを学習し、さらに少量の3次元FDTDデータを用いた転移学習を導入することで、3次元FDTDと同等の結果を短時間かつ低コストで予測する手法を提案した。MMIデバイスを例に、提案手法は2次元FDTDの決定係数R²=0.91、3次元FDTDのR²=0.81を達成し、高精度な予測性能を示した。