逆設計とは

逆設計は、従来のプロセスを反転させた計算アプローチです。材料設計やナノ加工プラットフォームのシミュレーションにおいて、より最適かつ効率的な設計を実現します。

従来の設計アプローチでは、既存のソリューションから開始して、実験とシミュレーションの両方で試行錯誤を繰り返し、強化された仕様を満たすことを目指します。これには反復を何度も行う必要がありますが、数百の設計パラメータを組み込む場合には、それを厳密に行うことが不可能になりかねません。

一方、逆設計では、システムの望ましいパフォーマンスに着目し、数学を用いてシステムを改善する方法を導き出します。エンジニアは、この数学的ツールボックスと高度な最適化アルゴリズムを使用して、あらゆる技術システムや適用分野の材料設計、材料特性、構造、組成を改善します。そうした意思決定を行えるように、このプロセスではシステムのパフォーマンスを評価して、システム内で物理的に何が起こっているかを高解像度で測定する必要があります。

逆設計とは、一般に、仕様から開始して、反復プロセスを自動化するパラダイムシフトを指します。具体的にはさまざまな手法があり、幅広い用途があります。高度な材料を使用した構造や超高周波電磁界分野など、デバイスの形態や材料特性がパフォーマンスに大きな影響を及ぼす製品や分野で優れたツールとなります。また、これらの新しいテクノロジーやプロセスにとって、まだ存在しないソリューションを迅速に見つけるための優れたツールにもなります。

こうした理由から、逆設計アプローチは、光集積回路（PIC: Photonic Integrated Circuit）、光電子、メタマテリアル、メタサーフェスなどのナノフォトニクス分野にとって大きな価値をもたらします。

逆設計は、基本的には、高度なリバースエンジニアリング最適化問題です。逆設計は全体的な手法を指しますが、機械学習と深層学習の最適化によって支えられています。複雑な問題を解くための計算能力、データセット、学習モデルを必ずしも備えていない従来の手法よりも、複雑な材料システムをより効率的に計算する方法を提供します。

逆設計プロセスでは、最適な解を探す前に、まず問題を定義します。導関数の計算など、非常に複雑な要素が組み込まれた複雑なプロセスであり、まだ比較的新しいアプローチであるため、習得に時間がかかります。しかし、習得できると、多岐にわたる複雑な設計バリエーションを開発するための設計空間が大幅に増えます。

目的のパフォーマンス指標に応じて、特定の設計課題へのアプローチ方法をユーザーが幅広く選択できます。たとえば、既存のデバイスをパラメータ化して最適化する、デバイスのフットプリントを削減する、デバイスを改善するための自由度を増やす、完全に新しいシステムを作成するなどです。そして、逆設計を導入すると、デバイスのパフォーマンスだけでなく、製造公差に対してテクノロジー設計のロバスト性を向上させることもできます。

フォトニクスデバイスの場合は、フォトニック逆設計（PID: Photonic Inverse Design）を使用します。このプロセスでは、使用する材料をあらかじめ指定します。このプロセスでは、材料の配置を調整します。具体的には、デバイスの最適化領域全体で、ユーザー定義の形状またはピクセル化されたトポロジを通じて、特定の場所での材料の除去と追加を行います。

Ansys Lumericalでのフォトニック逆設計（PID）後の50/50導波路スプリッタのトポロジ最適化形状（下）と、電子線リソグラフィを使用してSOIプラットフォーム上にApplied Nanotools社が製造した同デバイスのSEM画像

フォトニクス分野、特にPICなど、高度なフォトニクスコンポーネントを開発するために逆設計を活用できる分野が数多くあります。高度なフォトニクスで逆設計を活用する主な例を以下に挙げます。

• 光チャネル（光導波路）を2つのチャネルに分割するスプリッタ
• チャネル間で光を伝達するカプラ
• ルーティングや結合機能を実行する偏波分離回折格子カプラ
• PIC上のさまざまなチャネルに光をルーティングするためのトポロジカルカラーフィルタを含むフィルタ
• フォトニックメタマテリアルおよびメタサーフェス

この最適化は、新しいパターンを活用してRGB光を物理的にさまざまなサブピクセルに分類し、より高いSNR比を達成して、ナノ加工で追加の材料を回避するのに役立つ。

逆設計は、適切な状況では非常に有益なプロセスですが、まだ比較的新しいアプローチです。設計対象システムのパフォーマンス目標、機能要件、許容誤差、複雑さによっては、必ずしも必要ではありません。ここでは、現在の逆設計手法の利点と制限事項をいくつか挙げます。

逆設計の利点

• 直感的ではない設計を効率的に開発できる高性能ツールを提供する
• 従来のパラメータでは不可能だった、より多くの自由度（最大で数千の自由度）を持つデバイスを作成できる
• 開発の初期段階でのプロトタイプ作製と実機を用いた実験の必要性を減らす
• 材料を迅速に発見できる
• 複数の反復ステップ（複数のシミュレーションステージを含む）なしでデバイスのパフォーマンスを向上させる
• 従来のエレクトロニクスと比較して、最先端のデバイスに関する長年の開発知識がないフォトニクス分野に理想的なソリューションを提供する
• 新しいテクノロジー分野における新しい知識、メカニズム、材料最適化を発見する効率的な方法をもたらす

逆設計の制限事項

• 経験豊富なエンジニアであっても学習曲線が急であるため、想定ほど幅広く普及していない
• 多数のPythonモジュールと最適化フレームワークを使用するため、これらのコンピュータサイエンス分野の経験が必要となる
• 既存のデバイスと新しいデバイスの両方で条件に対する感度が異なるため、多くのコーディング経験が必要となる
• 計算コストが増加する
• デバイスが理論上の理想にとどまらず、物理的に実現可能であることを確認するために、最終的に微調整が必要となる

逆設計では、シミュレーションソフトウェアが極めて重要な役割を担います。逆設計の実現には高度なシミュレーションソフトウェアが不可欠です。現在、逆設計をサポートしているシミュレーションパッケージは、Ansys Lumerical FDTDなど、有限差分時間領域（FDTD: Finite-Difference Time-Domain）に基づくものに限られています。これは、逆設計アプローチを実行するためには、材料システムの物理特性に関する多くの情報が必要になるからです（多数の材料要因やシステム要因を伴うため）。

FDTDベースのシミュレーションもフォトニクスのゴールドスタンダードですが、計算負荷が高いため、現状ではここで逆設計の計算コストが多く生じています。さらに勾配ベースの計算もありますが、実行時間が長くなります。FDTDも計算時間が長くなることがありますが、エンジニアが物理的なプロトタイプを作製して同じ結果を得ることと比べれば、はるかにコストを抑えられます。

逆設計手法は、FDTDシミュレーションを中心とした複雑なフレームワークプロセスです。そのため、FDTDがなければ逆設計は不可能です。多くの用途やデバイスではFDTDで十分ですが、パフォーマンスを最大限に向上させる必要があるハイパフォーマンス分野や、研究者が所定のフットプリントで実現できることの限界を押し広げようとしているような分野では、逆設計は非常に有益なアプローチとなります。

逆設計は、シミュレーション、フォトニクス、高度なテクノロジー分野において、まだ比較的新しいアプローチです。そのため、逆設計の問題への取り組み方や、逆設計がどのような用途で使用されるかについては、今後も変化し続けることでしょう。

逆設計は、機械学習、深層学習、ディープニューラルネットワークなど、さまざまな人工知能（AI）アルゴリズムとの統合が進んでいます。この統合は、勾配降下法の自動化など、逆設計手法の機能性を向上させることを目的としています。

パフォーマンス指標の完全な制御に対する関心が高まっています。この分野の改善と自動化により、研究者は関心のあるパフォーマンス指標を完全に制御できるようになります。現状では、逆設計を使用してフォトニクスシステムのパフォーマンスを調べることはできますが、各モードまたはポートの電力量に限定されます。ただし、特定の領域での光強度の最適化やモード間の位相遅延の最適化など、より高度なパフォーマンス最適化の実現に向けた取り組みが進められています。

さまざまな問題の最適化に向けて大きな進歩が見られましたが、逆設計で目指すことができるパフォーマンス指標はまだ他にも多くあります。また、今後数年間でより多くの業界に採用されるように、この手法をカスタマイズおよび使いやすくする取り組みも進められています。

製品開発に逆設計シミュレーション手法を採用する方法の詳細については、今すぐAnsysのテクニカルチームにお問い合わせください。Ansys, part of Synopsysがプロセスを容易にする方法をご案内いたします。

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