光子学与电磁学领域正处于“仿真驱动设计”向“智能驱动创造”范式跃迁的关键节点。传统基于物理直觉与参数扫描的光学设计方法，往往受限于设计自由度与优化效率，难以触及全局最优解。将 COMSOL Multiphysics 这一强大的多物理场仿真平台与人工智能技术深度融合，正在重塑光子器件设计的全流程——从正向建模到逆向设计，从参数优化到拓扑生成，智能光子学正成为突破传统设计瓶颈、实现性能跨越式提升的核心引擎。在国际前沿领域，光子学研究已从“功能实现”迈向“智能设计”新阶段。深度学习、生成式模型、强化学习等算法正逐步替代传统试错法，赋能科研人员探索复杂电磁结构，催生出一系列高性能光计算器件、超构透镜、非线性光子芯片等前沿成果，屡见于《Nature》《Science》等顶级期刊。掌握 COMSOL 与 AI 的协同仿真与智能优化能力，已成为在下一代光子学技术国际竞争中占据制高点的关键技能。

国家战略层面，我国在人工智能、光计算、量子信息、高端光学仪器等领域的宏伟蓝图，对兼具“深厚物理背景”与“先进算法实践能力” 的复合型顶尖人才提出了迫切需求。《“十四五”国家战略性新兴产业发展规划》及《新一代人工智能发展规划》明确提出推动人工智能与基础科学的深度融合，赋能新材料设计与先进制造。能够将多物理场仿真与智能算法深度融合，正是服务于国家在光电信息领域实现自主创新与跨越式发展的具体体现。

适合微纳光学、超表面、纳米光子器件等领域相关专业的硕博研究生及科研人员；从事 AR/VR 光学引擎、超构透镜、成像系统、光学传感、光通信器件等产品的研发工程师与设计师等

COMSOL 与 AI 融合的光子学智能设计与仿真实践专题

——从物理仿真到智能驱动的全流程实战

第 一 部分

1. COMSOL 光学仿真基础与进阶

目标： 系统掌握 COMSOL Multiphysics 在复杂光子学问题中的建模方法与仿真技巧，深

入理解其背后的物理原理，为智能设计奠定坚实的仿真基础。

1.1.电磁理论与 COMSOL 仿真基础

1.1.1. 电磁场数值求解基础：麦克斯韦方程组的有限元求解原理；频域与瞬态

求解器选择策略

1.1.2. COMSOL 建模流程：几何建模、材料定义、物理场设置、网格划分、求解

器配置、后处理全流程详解

1.1.3. 边界条件深度解析：

周期性边界、端口、散射边界、完美匹配层（PML）的设置原理、适用场景与

参数优化技巧

1.2.基础案例实战

1.2.1. SPP 表面等离激元

 金属-介质界面的 SPP 激发与传播仿真

 纳米天线（如偶极子）的场增强效应分析

1.2.2. 激光谐振腔

 F-P 腔、环形腔本征模分析

 模态体积与品质因子（Q 值）的计算与优化

1.2.3. 超构原子

 纳米柱结构的相位，振幅与偏振调制

 参数化扫描：分析几何形状对光学性能的影响

 纳米柱-孔配合结构的复消色差特性

1.3.进阶专题——前沿光子学仿真

1.3.1. 波导耦合与拓扑光子学

 近邻波导的模场耦合理论（耦合模理论验证）

 拓扑边界态设计与仿真

1.3.2. 光学非线性与激光器

 二阶/三阶非线性效应仿真（如倍频、四波混频）

 非线性增益与激光动力学简介

1.3.3. 多物理场耦合

 声光耦合器仿真

 光电热耦合：高功率激光器热透镜效应

第二部分

2. AI 基础与光学应用

目标： 掌握使用 PyTorch 构建 AI 模型核心技能，将其应用于典型光学任务的建模与预测。

2.1.AI 与 PyTorch 基础

2.1.1. Python(Numpy, PyTorch), CUDA 加速环境配置

2.1.2. 核心语法：张量操作、自动求导机制、广播机制

2.1.3. GPU 加速：自定义 CUDA 函数

2.2.经典 AI 模型架构与论文复现

2.2.1. MLP（多层感知机）：构建回归与分类模型

2.2.2. CNN（卷积神经网络）

 深入理解 VGG, ResNet, DenseNet, U-Net 的架构思想

 论文复现 1：使用 CNN+ResNet 完成光学模式分类（如光纤模式识别）

 论文复现 2：使用 ResNet+U-Net 完成荧光成像降噪

2.2.3. Transformer 与注意力机制

 核心原理剖析

 论文复现 3：构建 Vision Transformer（ViT）用于光学图像分类

2.2.4. 生成式 AI

 论文复现 4：搭建 U-Net 实现 Diffusion Model 用于生成超构表面结构

2.3.AI 光学应用案例（1D/2D）

2.3.1. 全息图生成：输入目标光场，输出相位分布（GS 算法+深度网络）

2.3.2. 相变材料光学性质预测：预测 GST 等材料的光学常数变化（时序模型）

第三部分

3. COMSOL + AI 融合创新案例

目标： 打通“物理仿真-数据生成-AI 建模-设计优化”的完整闭环，解决复杂逆设计问题。

3.1.COMSOL with MATLAB 与传统优化算法

3.1.1. COMSOL LiveLink for MATLAB ：接口配置、脚本控制、参数批量扫描

3.1.2. 经典优化算法介绍：单纯形法、差分进化、粒子群算法

3.1.3. 案例 1：线圈均一性优化 -经典多参数优化工作流（磁场均匀性）

3.1.4. 案例 2：光子学分束器优化 - 实现特定分光比与低损耗设计

3.2.AI 驱动的逆设计

3.2.1. 逆设计的基本范式：从性能指标到物理结构的映射

3.2.2. 数据集构建：COMSOL 批量仿真生成海量“结构-性能”数据对

3.2.3. AI 模型选择

3.2.4. 案例 3&4：逆设计光子学波长复用器&分束器

3.2.5. 闭环验证：AI 生成结构 → COMSOL 仿真验证 → 迭代优化

讲师简介

博士毕业于国内某重点实验室核心团队，目前发表论文多篇，包括 nature、nature physics、nature photonics、nature communication、prl 等多篇高水平论文。长期从事光场调制、冷原子、微纳光学等方向的研究

培训特色：

1. 双核驱动，构建智能光子学全栈能力：课程将 COMSOL Multiphysics 多物理场仿真平台与PyTorch 深度学习框架深度融合，超越单一软件操作的局限。学员将不仅掌握复杂光子结构的精确建模与仿真，更系统学习如何利用 AI 模型实现光学响应预测、特征提取与结构生成，构建“物理仿真+人工智能”双引擎驱动的现代光子学研发能力栈。

2. ： 全链路覆盖，正向设计与逆向优化完整闭环：课程系统性覆盖从物理原理→COMSOL 建模→数据生成→AI 模型训练→逆设计优化→COMSOL 验证的全研发链条。学员将经历表面等离激元、激光谐振腔等基础案例正向仿真，再到波长复用器等复杂器件的 AI 驱动逆向设计过程，形成对智能光子学设计范式的系统性理解，培养具备解决从学术探索到工程应用的综合能力。

3. 算法矩阵实战，赋能科学决策：课程对传统优化算法（粒子群、差分进化等）与前沿 AI 模型（CNN、ResNet、U-Net、Transformer）进行讲解与对比。通过剖析不同算法的数学原理、适用场景与性能边界，使学员在面对具体设计任务时，能够基于科学判断选择或融合最优策略。

4. 顶刊案例复现，直抵科研最前沿：实战案例深度复现拓扑光子学、非线性光学等前沿方向的高水平研究成果。通过带领学员从论文到代码、从仿真到优化的完整复现过程，不仅传授技术工具，更着重于解析顶级研究的问题提出、技术路径、创新技巧与呈现方式。