近日，江苏省光学学会公布了第九届“江苏省光学学会青年光学科技奖”评选结果，共计13项研究成果获奖，其中高校学生类5项。LD乐动体育app理学院物理学专业2021级研究生丁志鹏的研究成果“基于机器学习设计优化的超表面吸收器”荣获“江苏省光学学会青年光学科技奖”（高校学生类）荣誉奖项。这是我校研究生首次获得该奖项，丁志鹏同学也是获奖学生名单中唯一一位硕士研究生。
纳米加工技术的进步导致了微纳结构器件愈加复杂、设计参数更多，传统人力设计的固有缺陷也逐渐显现。由于涉及到各种不同的激励、响应、结构、材料、尺寸等，致使设计空间的复杂程度极大，如何简化设计流程，缩短设计时间成为目前亟待解决的问题之一。机器学习的快速发展为解决这一问题提供了可能，其能够从原始数据库中提取有用的信息，并输出独立的决策来执行任务。利用机器学习，能够快速准确地优化得到超表面的各种结构参数，并且能够达到极高的预测精度。
图1 结合机器学习设计优化超表面吸收器概念示意图
通过构建随机森林回归模型、KNN回归模型等多种模型，设计得到了多种不同功能的超表面吸收器，并且将工作波段拓展到可见光以及红外光谱，能够实现军事隐身、太阳光吸收、制冷辐射等多种功能，为在雷达探测、无线通讯、清洁能源等方面的应用提供了潜在的可能。
图2 利用随机森林算法设计优化超表面吸收器的流程示意图
近年来，相关成果发表在《Materials & Design》《Journal of Materials Chemistry C》以及《Solar Energy Materials and Solar Cells》等材料学、光学权威期刊上。论文第一作者为理学院硕士研究生丁志鹏，指导老师为姚红兵教授和苏巍副教授。该研究受到国家自然科学基金等经费资助，有望推动与电磁波的吸收、反射和透射传播相关的复杂系统设计的进一步发展。
图3 结合机器学习设计优化得到的多种不同功能的超表面吸收器
为促进江苏省光学科技事业的发展，激励我省从事光学与光学工程领域的中青年科技工作者与高校青年学生奋发向上，创新进取，江苏省光学学会2015年特设立“江苏青年光学科技奖”。2020年此奖项更名为“江苏省光学学会青年光学科技奖”。
主要相关论文信息：
[1] Z. Ding, W. Su, Y. Luo, L. Ye, H. Wu, H. Yao, Machine learning in design of broadband terahertz absorbers based on composite structures, Mater. Des., 233 (2023) 112215.
[2] Z. Ding, W. Su, Y. Luo, L. Ye, W. Li, Y. Zhou, B. Tang, H. Yao, Artificial neural network-based inverse design of metasurface absorber with tunable absorption window, Mater. Des., 234 (2023) 112331.
[3] Z. Ding, W. Su, Y. Luo, L. Ye, H. Wu, H. Yao, Design of an ultra-broadband terahertz absorber based on a patterned graphene metasurface with machine learning, J. Mater. Chem. C, 11 (2023) 5625-5633. (正封面文章)
[4] W. Su, Z. Ding, Y. Luo, L. Ye, H. Wu, H. Yao, Machine learning-enabled design of metasurface based near-perfect daytime radiative cooler, Sol. Energy Mater. Sol. Cells, 260 (2023) 112488.
[5] Z. Ding, W. Su, F. Hakimi, Y. Luo, W. Li, Y. Zhou, L. Ye, H. Yao, Machine learning in prediction of MXenes-based metasurface absorber for maximizing solar spectral absorption, Sol. Energy Mater. Sol. Cells, 262 (2023) 112563.
[6] Z. Ding, W. Su, L. Ye, H. Wu, H. Yao, Electrical/thermal
