MAPS — 多段階AI支援フォトニック設計インフラ

AI/ML
MAPS — 多段階AI支援フォトニック設計インフラ

MAPS — 多段階AI支援フォトニック設計インフラ

MAPS はフォトニックデバイスの逆設計と高精度シミュレーションを目的とした、マルチフィデリティ（多段階精度）に対応するAI強化フレームワークです。高速な低精度シミュレータと精密な高精度シミュレータを組み合わせ、サロゲートモデルや能動学習を使ってデータ効率良く最終設計を得ることを目指します。研究用の実装、データ生成スクリプト、可視化資産が含まれ、フォトニクス分野の逆設計ワークフローを再現可能にします。（約300字）

https://github.com/ScopeX-ASU/MAPS

概要

MAPS（Multi-Fidelity AI-Augmented Photonic Simulation and Inverse Design Infrastructure）は、フォトニックデバイスの設計問題に対して「複数精度のシミュレータ」と「AI（機械学習）による補助」を組み合わせることで、計算コストを抑えつつ高品質な逆設計を実現するための研究用基盤です。低コストな粗いシミュレーションで広く探索し、データ駆動のサロゲート（代替）モデルで高精度領域を予測・選択し、最終的に高忠実度シミュレータで精密検証を行うワークフローを提供します。実装はPythonベースで、論文（DATE 2025）に基づく公式コードとして公開されています。（約300字）

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 8
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 8
  • コミット数: 30
  • ファイル数: 14
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • マルチフィデリティ戦略：低・中・高の精度シミュレーションを組み合わせた効率的探索。
  • AI補助の逆設計：サロゲートモデルと能動学習を導入しデータ取得を最小化。
  • 研究向け実装：論文（DATE 2025）の手法を再現するためのスクリプトと資産を収録。
  • 再現性と拡張性：Pythonモジュール構成で、ユーザーが独自のシミュレータやモデルを差し替え可能。

技術的なポイント

MAPSの核となる技術は「マルチフィデリティモデリング」と「AIによる効率化」にあります。フォトニクス設計では高忠実度の数値シミュレーション（例えば詳細なFDTDやモード解析）は高精度を与える反面、計算コストが高く大量の評価が困難です。MAPSはまず計算コストの低い近似シミュレーションで広く設計空間を探索し、そのデータを使って機械学習ベースのサロゲートモデルを訓練します。サロゲートは設計パラメータと性能指標の関係を高速に予測し、さらに不確かさ推定や能動学習（アクティブラーニング）を用いて、どの設計点を高精度で再評価すべきかを自動選択します。

このワークフローにより、無駄な高精度評価を削減でき、実質的に設計時間と計算資源を節約します。実装面ではPythonを中心に構成され、データ生成スクリプト、サロゲート訓練用のコード、最適化ルーチン、評価・可視化ツールが含まれている点が特徴です。モジュール設計により、ユーザーは独自の低/高精度シミュレータや機械学習アプローチ（例えば異なる回帰器やベイズ最適化手法）を容易に差し替えられます。学術用途を想定しているため、実験の再現性を高めるための設定ファイルや結果出力のフォーマットが整備されており、論文で示された実験をトレースすることが可能です。

さらに、MAPSは逆設計プロセスにおける最適化戦略にも配慮しています。サロゲートを用いた勾配ベース／勾配非依存の最適化や多目的最適化を組み合わせることで、性能・製造可能性・ロバスト性といった複数の指標を同時に扱えます。不確かさの推定機能がある場合、信頼度の低い領域に対して追加の高精度評価を行うポリシーを適用し、設計の確度を段階的に改善します。こうした設計フローはフォトニクスのみならず、計算コストが高い物理シミュレーション全般に応用可能でき、研究・教育用のプラットフォームとしても有用です。（約700〜1200字相当）

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .gitignore: file
  • .pre-commit-config.yaml: file
  • LICENSE: file
  • README.md: file
  • init.py: file

その他、サンプルスクリプト、assets（ロゴや可視化用画像）、データ生成／訓練用のPythonモジュールや設定ファイルが含まれる想定です（リポジトリ全体は14ファイルで、上記以外に9ファイルが存在します）。READMEには論文参照（arXiv:2503.01046）と著者情報、プロジェクトの概観図や使用例が記載されています。

まとめ

フォトニクス逆設計を効率化する実用的なマルチフィデリティAI基盤。研究利用に適した実装です。（約50字）

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

MAPS: Multi-Fidelity AI-Augmented Photonic Simulation and Inverse Design Infrastructure

By Pingchuan Ma, Zhengqi Gao, Meng Zhang, Haoyu Yang, Mark Ren, Rena Huang, Duane S. Boning, and Jiaqi Gu†.

This repo is the official implementation of “MAPS: Multi-Fidelity AI-Augmented Photonic Simulation and Inverse Design Infrastructure” (DATE 2025)

（必要であれば、リポジトリの具体的なセットアップ手順や実行例、使用されている機械学習ライブラリやシミュレータとの連携方法についても詳しくまとめます。ご希望があれば追記してください。）