Techniques d’apprentissage automatique appliquées aux défis de la conception optique


Les approches axées sur les données – propulsées par le large succès que connait l’apprentissage automatique et particulièrement l’apprentissage profond – ont le potentiel de révolutionner la conception optique.

La conception d’un système optique est un vaste problème d’optimisation non-linéaire qui est habituellement abordé par l’utilisation de méthodes traditionnelles d’optimisation locale et globale. Les méthodes traditionnelles n’apprennent pas à partir des données, et par conséquent doivent repartir de zéro pour tout nouveau processus de conception. Une nouvelle famille d’approches axées sur les données, sous-explorées jusqu’à présent, offrent la possibilité d’extraire les caractéristiques qui constituent un bon design, et de les réutiliser pour inférer de nouveaux designs – similairement à la façon dont une personne pratiquant la conception optique développe, puis exploite son intuition et ses connaissances.