Yapay sinir ağları kullanarak ışığın elektromanyetik modelinin farklı ortamlarda değerlemesi

Bu tez çalışmasında bir optik dalga kılavuzu olan güç ayırıcının tasarımı numerik yöntemler yerine yapay zeka içerisinde derin öğrenme yöntemlerine dayanan çekişmeli üretici ağ yapısı kullanarak gerçekleştirilmiştir. Tasarımı gerçekleştirilen güç ayırıcı 2.5 x 2.5 μm2 dizayn alanına sahip olup yüksek çözünürlüklüdür (200 x 200 piksel). Bu tez çalışmasında yüksek çözünürlüklü güç bölücü yapısının tasarımı ilk kez bir derin öğrenme yöntemi kullanılarak başarıldı. Çalışma derin öğrenme yöntemleri kullanılarak üretilen yonga seviyesindeki dalga kılavuzlarına odaklanmakta olup, bunların verimlilik, yüksek çözünürlük ve asimetrik güç dağılımu açısından başarıyla tasarlanmasını amaçlamıştır. Optik yapı, bir giriş ve iki çıkıştan oluşan elektromanyetik gücü asimetrik olarak dağıtma özelliğini sergiler. Derin öğrenme yapısına sağlanan veri setleri, özellik bu çalışmada kullanılan DCGAN (Derin Evrişimli Üretken Çekişmeli Ağ) için yüksek verimli optik dalga kılavuzlarını, tasarım alanında başlangıçta rastgele oluşturulanlar arasından seçerek düzenlemiştir. Silikon(1) ve hava(0) arasında ikili piksel dağılımına sahip olan optik dalga kılavuzunun tasarım alanı, istenen sonuçlara ulaşmada önemlidir. Sonuçlar, yapay zeka tarafından üretilen güç bölücü yapısının elektromanyetik dalga enerjisinin düşük kayıp ve yansıma oranlarıyla etkili bir şekilde ilettiğini göstermektedir. Üretilen güç ayırıcı yapılarının verimlilik oranı genellikle %85 ile %95 aralığındadır ve en yüksek verimlilik etkileyici bir şekilde 20 x 20 piksel dizayn alanına sahip güç ayırıcı için %97.9 oranında, 200 x 200 piksel dizayn alanına sahip güç ayırıcı için %95.9 oranında başarılmıştır.