Maschinelles Lernen hilft, Photonik-Anwendungen zu optimieren

Photonische Nanostrukturen erhöhen nicht nur die Effizienz von Solarzellen, sondern verbessern auch die Wirksamkeit von optischen Sensoren, die zum Beispiel als Krebsmarker verwendet werden. Mit Computersimulationen und dem Einsatz von maschinellem Lernen hat nun ein Team am HZB gezeigt, wie sich das Design solcher Nanostrukturen gezielt optimieren lässt. Die Ergebnisse sind in Communications Physics publiziert. (Mehr in: Pressemitteilungen – idw – Informationsdienst Wissenschaft)