在不斷演進的光學設計領域中，人工智慧 (AI) 讓多物理模擬得以進步，而這將重塑工程師處理工作的方式。這項技術有潛力透過提供深入見解來進一步瞭解光學系統的實際效能，進而打造前所未有的創新。它也提供強大的運算能力，能以前所未有的速度和效率探索設計空間。
位於紐澤西州的 Edmund Optics 是光學、成像和光子產品的領先供應商，並提供各式各樣的光學元件和系統。該公司正在研究利用 AI 改善設計效率的方法。同時，Ansys Optics 也正在尋求將 AI 整合到多物理設計和模擬軟體的創新方法。這兩家公司正在尋求類似的解決方案，致力於打造未來的光學設計。
在分析訓練中的現有設計後，AI 神經網路可以根據想要的最終規格生成光學設計起點。
使用多物理模擬進行全面性分析
多物理模擬讓工程師能夠模擬光學、機械、熱與其他實體現象之間的複雜相互作用。這種全方位方法可讓您更深入瞭解各項因素如何影響光學系統的效能。
藉由將多重理量擬整合到設計工作流程中，工程師得以評估環境條件、材料特性，以及光學效能的製造公差等影響。這項全方位的分析可確保光學設計在真實的操作條件下堅固又可靠。
然而，準確且有效率地進行多重理模擬可能是一大挑戰。而 AI 能夠以多種獨特的方法來解決這項挑戰。
利用 AI 生成的初始設計節省時間
光學設計師的大多時間都花在設計流程的開端。這包括找出鏡頭組件的整體形式、決定組件中要包含多少元件，以及其他初始步驟。經過許多輸入設計的訓練後，AI 神經網路模型可以根據所需的光學系統最終規格來加速此程序，藉此預測哪種初始設計會是好的起點。
AI、主題設計專家和一般使用者之間的協同作業，可大幅縮短完成最終設計所需的總時間。使用機器學習等工具可讓設計師利用傳統的設計最佳化例行工作，來探索更寬廣的解決方案空間。Edmund Optics 正在研究這類 AI 應用程式，以改善產品設計和分析的效率。
最佳化 AI 支援的設計
Ansys Optics 正在探索如何運用 AI 演算法，以前所未有的速度與效率來最佳化光學設計。雖然傳統的設計流程通常需要手動迭代和大量的運算資源，但 Ansys Optics 的 AI 驅動方法卻能快速探索廣大的設計空間以找出最佳的解決方案，進而加速此程序。
Edmund Optics 提供的服務非常適合透過 AI 來改善。大量的現有 Edmund Optics 設計能提供訓練機器學習演算法的絕佳資料庫，從而產生新的初始設計，加快整體設計程序。
Ansys Optics 運用機器學習技術從過去的設計與模擬學習，以持續改善其最佳化演算法。這項迭代學習流程讓工程師能夠探索創新的設計概念，並達成過去無法達成的效能目標。當這些知識運用到實體元件時，將有無窮無盡的改善可能性。
在光學設計中結合 AI 的障礙
將 AI 整合到光學設計的工作遭遇了和其他領域類似的障礙。其中包括智慧財產權 (IP) 的疑慮、難以獲得足夠大量的訓練資料集，以及在較簡單的解決方案足以滿足應用時，過度依賴並在後續過度設計的風險。若要在光學設計中達到適當的 AI 整合程度，便需要協同作業並取得現有設計的大型資料集，才能訓練模型。在解決特定應用需求，並確保與現有供應鏈的相容性時，可能需要自訂 AI 整合。
AI 是否會取代人類設計師？
與先前的技術進步類似，AI 的優勢主要在於其為光學設計師所創造的效率。然而，對技能純熟設計師和主題專家的需求並不會消失。AI 技術反而能增強設計師的能力，並簡化他們的工作流程。事實上，神經網路和其他 AI 技術有潛力提高光學設計領域的參與度，因為它們降低了入門門檻，並加快學習曲線。
這些 AI 型設計工具可以快速且有效率地反覆執行設計、調查替代方案，並分析最終效能，以加速整個設計過程，同時促進快速實驗。雖然 AI 可望能轉型設計程序，但其作用為輔助而非替代，且最終能以更快的速度推動創新。
探索未來的 AI 解決方案
元件與組件的成本與可製造性通常是能強力推動設計決策程序的領域。透過使用過去資料進行 AI 預測建模與模擬，能夠大幅縮短設計概念、產生模型與製造印刷品以及等待報價之間的冗長回饋迴圈。如果工程團隊能在廣大的解決方案空間中快速地反覆執行設計、找出節省成本的機會，並在設計和開發週期中及早做出明智決策，AI 就可以大幅簡化設計程序，並在現今動態市場中提供顯著的競爭優勢。
Edmund Optics 將繼續研究將 AI 應用於產品開發和光學設計程序的潛力，包括可製造性、成本預估以及預測設計的可行性。
多物理模擬中的 AI 型發展，讓設計師能更準確地預測其設計在真實系統中的表現。在未來幾年，我們預計會看到這些技術持續協同作業與整合，進一步加速光學設計的創新步調。
進一步瞭解 Ansys Optics 解決方案如何讓設計師更有力量。
