VortexChat: An agentic framework for autonomous multi-objective integrated photonic design
作者: Faqian Chong, Yulun Wu, Shilong Li, Andrew Forbes, Hongsheng Chen, Song Han
分类: cs.AI, physics.optics
发布日期: 2026-08-21
💡 一句话要点
提出VortexChat框架以实现自主的光子器件设计
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 集成光子学 逆向设计 自动化设计 光子器件 大语言模型 全波仿真 闭环系统 太赫兹技术
📋 核心要点
- 现有的光子器件设计方法依赖于手动仿真和专家经验，导致设计效率低下和自动化程度不足。
- VortexChat框架结合了大型语言模型与多种计算工具，实现了从自然语言描述到光子器件设计的全自动化过程。
- 实验中，VortexChat成功设计并制造了高效的太赫兹多路复用器，验证了其设计的高效性和准确性。
📝 摘要（中文）
现代集成光子学的发展常常受到依赖手动仿真和专家直觉的设计工作流程的瓶颈。虽然逆向设计提供了一种替代方案，但仍然受到专家监督和缺乏端到端自动化的限制。为了解决这些问题，本文提出了VortexChat，一个用于从自然语言规范中自主进行集成光子器件逆向设计的框架。VortexChat将大型语言模型决策代理与拓扑生成、基于梯度的优化和全波电磁仿真相结合，形成闭环架构，使系统能够迭代分解设计目标，协调计算工具，并根据反馈更新策略，几乎无需人工干预。VortexChat在Vortex100基准测试的绝对指标约束下，自主生成严格满足所有预定义性能阈值的器件。作为实验演示，我们制造了一种宽带太赫兹完美涡旋束多路复用器，VortexChat自主设计，测量结果确认其高效运行、高模纯度和低通道间串扰，与全波仿真结果一致。这些结果表明，LLM代理可以在光子逆向设计中承担专家决策的关键方面，同时保持物理保真度和制造可行性，为复杂集成光子系统的自主设计提供了可扩展的途径。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决集成光子器件设计中手动仿真和专家直觉的依赖问题，现有方法缺乏端到端的自动化，限制了设计效率和创新性。
核心思路：VortexChat框架通过结合大型语言模型与逆向设计技术，能够从自然语言描述中自动生成光子器件设计，减少人工干预，提升设计效率。
技术框架：该框架包括多个主要模块：大型语言模型决策代理、拓扑生成模块、基于梯度的优化模块和全波电磁仿真模块，形成闭环设计流程。
关键创新：VortexChat的最大创新在于实现了光子器件设计的全自动化，尤其是在缺乏专家监督的情况下，能够严格满足性能指标，与传统方法相比具有显著的自主性和灵活性。
关键设计：在设计过程中，采用了特定的损失函数来优化设计目标，并通过迭代反馈机制不断调整设计策略，确保最终生成的器件符合预定的性能标准。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验中，VortexChat成功设计并制造了一种宽带太赫兹完美涡旋束多路复用器，测量结果显示其在高效运行、高模纯度和低通道间串扰方面表现优异，验证了设计的有效性，且与全波仿真结果高度一致。
🎯 应用场景
VortexChat框架在集成光子学领域具有广泛的应用潜力，能够用于设计各种光子器件，如光波导、光子晶体和传感器等。其自主设计能力将大幅提升光子器件的开发效率，降低研发成本，并推动新型光子应用的实现。
📄 摘要（原文）
The advancement of modern integrated photonics is frequently bottlenecked by device design workflows that rely heavily on manual simulation and expert intuition. While inverse design offers an alternative, it remains constrained by expert supervision and a lack of end-to-end automation. To address these issues, we present VortexChat, an agentic framework for the autonomous, end-to-end inverse design of integrated photonic devices directly from natural language specifications. VortexChat couples a large language model (LLM) decision agent with topology generation, gradient-based refinement, and full-wave electromagnetic simulation. This closed-loop architecture enables the system to iteratively decompose design objectives, orchestrate computational tools, and update strategies based on feedback with minimal human intervention. Constrained by the absolute metrics of the Vortex100 Benchmark, VortexChat autonomously generates devices that strictly meet all predefined performance thresholds without any human-in-the-loop. As an experimental demonstration, we fabricated a broadband terahertz perfect vortex beam multiplexer, autonomously designed by VortexChat, with measurements confirming high-efficiency operation, high mode purity and low inter-channel crosstalk in agreement with full-wave simulations. These results demonstrate that an LLM agent can assume key aspects of expert decision-making in photonic inverse design while maintaining physical fidelity and fabrication feasibility, providing a scalable route towards autonomous design of complex integrated photonic systems.