在不断发展的光学设计领域， 人工智能（AI）正在助推多物理场仿真的发展，而这将改变工程师的工作方式。这项技术有可能通过提供深入洞察信息，帮助用户更全面地了解光学系统的真实性能，实现以往难以想象的创新。此外，它还可提供出色的计算能力，实现比以往更快、更高效的设计空间探索。
总部位于新泽西州的Edmund Optics是光学、成像及光子产品的领先供应商，提供广泛的光学组件和系统。该公司正在研究使用AI提高设计效率的方法。与此同时，Ansys Optics正在寻求将AI融入其多物理场设计与仿真软件的创新方法。两家公司都在寻求类似的解决方案，努力塑造光学设计的未来。
AI神经网络通过训练对现有设计进行分析后，可以基于预期终端规范生成光学设计起点。
使用多物理场仿真进行综合分析
多物理场仿真可帮助工程师对光学、机械、热以及其它物理现象之间的复杂相互作用进行仿真。这种综合而全面的方法，有助于工程师更深入地了解各种因素如何影响光学系统的性能。
通过将多物理场仿真集成到设计工作流程中，工程师可评估环境条件、材料属性和制造公差对光学性能的影响。这种整体分析可确保光学设计在真实工作条件下稳健可靠。
然而，准确高效地执行多物理场仿真可能具有挑战性，不过，AI有能力通过一些独特的方式应对这一挑战。
通过AI生成初始结构从而节省时间
光学设计人员的大部分时间都花在设计流程的开始阶段，这包括计算透镜装配体的整体形式、确定装配体中要包含的元件数，以及其它初始步骤。基于大量设计数据完成训练后，AI神经网络模型可加速这一过程，根据光学系统需符合的终端规范，预测什么样的起始设计是良好的起点。
AI、主题设计专家和最终用户之间的协作可显著减少实现最终设计所需的总体时间。通过机器学习等工具，设计人员可利用传统设计优化例程探索更广阔的解决方案空间。这些是Edmund Optics正在研究的AI应用，旨在提高产品设计与分析的效率。
优化由AI提供支持的设计
Ansys Optics正在探索如何利用AI算法以前所未有的速度和效率优化光学设计。传统设计流程通常涉及手动迭代和大量计算资源，而Ansys Optics由AI提供支持的方法通过快速探索广阔的设计空间来确定最佳解决方案，将加速这一进程。
Edmund Optics提供的服务非常适合AI改进。Edmund Optics现有的大量设计为训练机器学习算法生成新的起始设计提供了一个巨大的资料库，从而加快了整个设计流程。
通过充分利用机器学习技术，Ansys Optics从过去的设计和仿真中吸取经验，将不断改进其优化算法。这一迭代学习过程将帮助工程师探索创新的设计概念，实现以前无法实现的性能目标。当这些知识应用到物理组件中，所带来的改进可能性将是无穷无尽的。
将AI纳入光学设计的障碍
将AI集成到光学设计中的工作面临的障碍与其它领域遇到的情况类似，其中包括知识产权（IP）问题、获得足够体量训练数据集的途径有限，以及在较为简单的解决方案足以满足应用需求时，存在过度依赖以及后续过度工程的风险等。要在光学设计中实现适当程度的AI集成，就必须开展协作，并获取大量现有设计数据集来训练模型。在需要满足特定应用要求并确保与现有供应链兼容时，可能需要定制AI集成。
AI是否会取代人类设计人员？
与之前的技术进步类似，AI的优势主要在于为光学设计人员创造效率。然而，对熟练设计人员及主题专家的需求不会消亡。不仅如此，AI技术还将增强设计人员的能力并简化其工作流程。事实上，神经网络和其他AI技术都具有提高光学设计领域参与度的潜力，因为它们不仅可降低进入门槛，还能缩短学习曲线。
这些基于AI的设计工具可快速高效地迭代设计，研究备选方案并分析最终性能，从而加速整个设计进程，并助力实现快速实验。虽然AI有望带来设计流程的转型，但其作用将是与设计人员形成互补，而非将其替代，从而最终以更快的速度推动创新发展。
探索未来的AI解决方案
组件和装配体的成本和可制造性，通常是能够促进设计决策制定的有力因素。通过AI实现的、基于过去数据的预测性建模与仿真，可大幅缩短设计概念、生成模型和制造打样以及等待报价之间的漫长反馈回路。如果工程团队能够在更广泛的解决方案空间中快速迭代设计，识别成本节省机会并在设计和开发周期的早期阶段做出明智的决策，就意味着AI能大幅简化设计流程，并在当前充满活力的市场上提供显著的竞争优势。
Edmund Optics将一如既往地研究将AI应用于产品开发和光学设计流程的潜力，其中包括可制造性、成本估算以及设计可行性预测等。
多物理场仿真基于AI实现的发展，有助于设计人员更准确地预测其设计在实际系统中的性能。未来几年，我们有望看到这些技术之间的持续协作与集成进一步加快光学设计创新的步伐。
进一步了解Ansys Optics解决方案如何为设计人员提供支持。
