Например, Бобцов

Сравнительный анализ современных подходов к автоматизации проектирования оптических систем

Аннотация:

Введение. Автоматизация проектирования оптических систем является одним из ключевых направлений современной оптической инженерии. Сочетание физически обоснованных симуляторов, методов численной оптимизации и алгоритмов машинного обучения позволяет создавать компактные, энергоэффективные и технологичные оптические системы. Однако многомерность пространства параметров, высокие вычислительные затраты и отсутствие унифицированных критериев верификации требуют анализа применимости различных методов. Метод. Представлена систематизация существующих подходов к автоматизации проектирования оптических систем, анализ их ключевых характеристик и оценка перспектив дальнейшего развития. Рассмотрены пять ключевых классов методов: дифференцируемые физические модели, алгоритмы глубокого обучения, эволюционные и метаэвристические оптимизаторы, гибридные схемы, сочетающие методы машинного обучения и физическое моделирование, а также методы обучения в полностью прямом (оптическом) режиме. Рассмотрены вопросы создания унифицированной базы сравнения, позволяющей объективно оценивать скорость, точность, достоверность, робастность, обобщаемость, вычислительную сложность и энергетическую эффективность различных алгоритмов. Предложена классификация методов автоматизированного проектирования оптических систем. Выполнен анализ физических моделей, архитектур нейронных сетей и алгоритмов оптимизации. Приведены сравнительный анализ характеристик по унифицированному набору метрик; качественная и количественная оценки параметров на основе данных известных научных работ за 2019–2025 гг. Основные результаты. Показано, что дифференцируемые физические методы обеспечивают наивысшую физическую достоверность и точность. Методы глубокого обучения позволяют достичь максимальной скорости генерации решений. Эволюционные алгоритмы обеспечивают устойчивость к локальным минимумам. Гибридные подходы создают оптимальный баланс между скоростью и физической корректностью. Методы обучения в полностью прямом режиме и оптические нейронные сети позволяют достичь высокой энергоэффективности и потенциально пригодны для аппаратного ускорения процесса проектирования. Обсуждение. Результаты исследования могут служить основой выбора стратегии проектирования оптических систем в задачах различной сложности — от предварительного поиска конфигураций до высокоточной оптимизации. Прогресс методов автоматизации проектирования оптических систем связан с дальнейшей стандартизацией наборов данных, интеграцией гибридных подходов и развитием оптических нейронных сетей.

Ключевые слова:

Постоянный URL

Статьи в номере

Содержание © 1993–2026 Университет ИТМО
Разработка © 2015 Университет ИТМО