Nature：非线性光学到底该何去何从？重磅突破将成为领域发展的“里程碑”！

本文探讨了深度学习在光学设计与计算光学成像领域的应用。文章首先介绍了光通信、计算和传感领域对高性能集成光子元件的需求，以及基于机器学习的设计方法。接着，文章详细描述了一个基于物理信息的设计平台，用于片上光学系统的设计，并展示了其在超宽带功率分配器和频谱双工器设计中的应用。此外，文章还讨论了深度学习在超材料设计、光学成像优化以及高光谱成像中的应用，强调了深度学习在提升成像质量和优化光学系统设计中的潜力。最后，文章介绍了相关的课程内容和讲师背景，旨在培养具备现代光学理论基础和深度学习技术知识的高级专业人才。