Consiglio Nazionale delle Ricerche

Tipo di prodottoArticolo in rivista
TitoloMachine learning inverse problem for topological photonics
Anno di pubblicazione2018
FormatoElettronico
Autore/iPilozzi, Laura; Farrelly, Francis A.; Marcucci, Giulia; Conti, Claudio
Affiliazioni autoriInstitute for Complex Systems, National Research Council (ISC-CNR), Via dei Taurini 19, 00185 Rome, Italy. Department of Physics, University Sapienza, Piazzale Aldo Moro 5, 00185 Rome, Italy.
Autori CNR e affiliazioni
  • GIULIA MARCUCCI
  • LAURA PILOZZI
  • FRANCIS ALLEN FARRELLY
  • CLAUDIO CONTI
Lingua/e
  • inglese
AbstractTopology opens many new horizons for photonics, from integrated optics to lasers. The complexity of large-scale devices asks for an effective solution of the inverse problem: how best to engineer the topology for a specific application? We introduce a machine-learning approach applicable in general to numerous topological problems. As a toy model, we train a neural network with the Aubry-Andre-Harper band structure model and then adopt the network for solving the inverse problem. Our application is able to identify the parameters of a complex topological insulator in order to obtain protected edge states at target frequencies. One challenging aspect is handling the multivalued branches of the direct problem and discarding unphysical solutions. We overcome this problem by adopting a self-consistent method to only select physically relevant solutions. We demonstrate our technique in a realistic design and by resorting to the widely available open-source TensorFlow library.
Lingua abstractinglese
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Lingua altro abstract-
Pagine da-
Pagine a-
Pagine totali7
RivistaCommunications physics
Attiva dal 2018
Editore: Springer Nature - London
Paese di pubblicazione: Regno Unito
Lingua: inglese
ISSN: 2399-3650
Titolo chiave: Communications physics
Titolo proprio: Communications physics
Titolo abbreviato: Commun. phys.
Numero volume della rivista1
Fascicolo della rivista-
DOI10.1038/s42005-018-0058-8
Verificato da refereeSì: Internazionale
Stato della pubblicazionePublished version
Indicizzazione (in banche dati controllate)
  • ISI Web of Science (WOS) (Codice:000449049200001)
  • Scopus (Codice:2-s2.0-85058681319)
Parole chiavemachine learning, topological photonics
Link (URL, URI)https://www.nature.com/articles/s42005-018-0058-8
Titolo parallelo-
Licenza-
Scadenza embargo-
Data di accettazione-
Note/Altre informazioni-
Strutture CNR
  • ISC — Istituto dei sistemi complessi
Moduli/Attività/Sottoprogetti CNR
  • DFM.AD004.046.001 : Complexity KET
  • DFM.AD004.083.001 : Tecnologie e sistemi innovativi per la formazione e supporto tecnologico alle amministrazioni pubbliche ed alle imprese
  • DFM.AD002.064.007 : QuantERA - ISC Progetto QuompleX
Progetti Europei-
Allegati
Machine learning inverse problem for topological photonics
Descrizione: published version
Tipo documento: application/pdf