OptoGPT：AI在0.1秒内为太阳能电池设计出完美光阱
密歇根大学的工程师们开发了一种名为OptoGPT的人工智能算法，它利用类似ChatGPT的架构，能够快速设计光学多层膜结构。这种结构由不同材料的薄层组成，可应用于太阳能电池、望远镜、半导体制造和智能窗户等领域。
OptoGPT的设计过程非常高效，仅需0.1秒就能生成设计方案，比传统方法快得多。它的一大优势是能生成层数更少的设计，这不仅简化了制造过程，还降低了生产成本，使先进的光学技术更加普及。
这个AI工具的核心是transformer架构，这是一种在自然语言处理中表现出色的机器学习框架。OptoGPT将材料及其厚度视为”词语”，将它们的光学特性编码为输入，然后预测下一个”词”，从而构建出满足所需光学特性的”短语”——即光学多层膜结构的设计。
研究人员对OptoGPT进行了精确度测试，结果显示其设计与验证集的偏差仅为2.58%，精确度相当高。通过进一步的局部优化，精确度还提高了24%。
与以往针对特定任务的反向设计算法不同，OptoGPT是一种通用工具，可以为广泛的应用设计光学多层膜结构。这种灵活性有望加速从可再生能源到电信等多个领域的创新。
然而，OptoGPT也存在一些局限性。目前的框架缺乏可解释性，用户无法直接理解其设计中涉及的物理原理。此外，由于数据集仅覆盖了光学多层薄膜结构的一小部分，OptoGPT可能无法找到数据集之外的设计方案。
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