【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及激光器设计领域，具体涉及一种光子晶体面发射激光器的设计方法、装置及智能终端。
技术介绍
1、集成电路、纳米技术和半导体行业中设计自动化和去人工化的趋势正在迅速崭露头角。在人工智能的辅助下，机器自动化开始取代已存在半个多世纪的人类主导的传统集成电路设计和制造过程。然而，由于其独特的制造精度要求和相对复杂的理论模型，纳米光子学尚未经历同等程度的自动化和去人工化。作为纳米光子学的一个重要器件，光子晶体表面发射激光器（photonic crystal surface-emitting lasers ，pcsel）的设计，要求用有限差分时域（finite-difference time-domain，fdtd）或有限元分析（finite elementanalysis，fea）仿真软件进行严格的物理建模和计算。传统的光子晶体表面发射激光器（pcsel）的设计与优化通常需要半导体物理和优化算法方面的专家知识，这也被称为逆向设计问题。然而，光子晶体表面发射激光器的逆向设计和优化通常受到三方面的影响：一对多映射和非凸性特性，对半导体物理和理论建模的高难度专业知识需求，以及缺乏现成的机器学习算法/软件包。导致光子晶体面发射激光器无法实现端到端自动化设计流程。
2、因此，现有技术还有待于改进和发展。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种光子晶体面发射激光器的设计方法、装置及智能终端，旨在解决现有技术中光子晶体面发射激光器无法实现端
2、本专利技术解决技术问题所采用的技术方案如下：
3、第一方面，本专利技术提供一种光子晶体面发射激光器的设计方法，其中，所述方法包括：
4、设计关于光子晶体面发射激光器的第一提示指令集，并将所述第一提示指令输入大语言模型进行提问，得到所述大语言模型反馈的第一响应；
5、根据所述第一响应，设计第二提示指令集，并将所述第二提示指令集输入大语言模型进行提问，得到所述大语言模型反馈的第二响应；
6、将所述第二响应输入大语言模型进行代码扩充和调试，得到设计代码；
7、通过所述设计代码自动设计和优化光子晶体面发射激光器。
8、在一中实现方式中，所述设计关于光子晶体面发射激光器的第一提示指令，并将所述第一提示指令输入大语言模型进行提问，得到所述大语言模型反馈的第一响应，包括：
9、设计关于光子晶体面发射激光器的开放式问题，其中所述开放式问题为不包含特定命令的问题；
10、根据所述开放式问题，得到第一提示指令集，将所述第一提示指令集输入到大语言模型进行提问，以激发所述大语言模型进行概念化过程，并得到大语言模型的反馈；
11、根据所述大语言模型的反馈，得到通用设计流程、设计模块和需注意事项；
12、根据所述通用设计流程、设计模块和需注意事项，得到所述第一响应。
13、在一中实现方式中，所述根据所述第一响应，设计第二提示指令集，并将所述第二提示指令集输入大语言模型进行提问，得到所述大语言模型反馈的第二响应，包括：
14、根据所述第一响应，设计启发式问题，其中所述启发式问题用于反映算法选择方式以及代码框架生成方式；
15、根据所述启发式问题和预设的优化目标以及约束条件，得到第二提示指令集，将所述第二提示指令集输入大语言模型进行提问，得到所述大语言模型反馈的优化算法和代码框架；
16、根据所述优化算法和代码框架，得到所述第二响应。
17、在一中实现方式中，所述将所述第二响应输入大语言模型进行代码扩充和调试，得到设计代码，包括：
18、初始化光子晶体面发射激光器的物理参数；
19、将所述物理参数和所述第二响应输入大语言模型进行代码扩充和调试，得到有限差分时域模拟代码和强化学习代码；
20、根据所述有限差分时域模拟代码和强化学习代码，得到所述设计代码。
21、在一中实现方式中，所述将所述物理参数和所述第二响应输入大语言模型进行代码扩充和调试，得到有限差分时域模拟代码和强化学习代码，包括：
22、将所述物理参数和优化算法输入gpt模型，通过所述gpt模型进行光子晶体面发射激光器的几何设置和模拟设置；
23、根据所述几何设置和模拟设置扩展所述代码框架，得到初始有限差分时域模拟代码；
24、对所述初始有限差分时域模拟代码进行调试，得到所述有限差分时域模拟代码；
25、将预设的dqn算法的训练指标输入到所述gpt模型进行提问，得到所述gpt模型反馈的强化学习代码，其中所述训练指标包括经验回放池、策略dnn、优化器和损失函数指标。
26、在一中实现方式中，所述对所述初始有限差分时域模拟代码进行调试，得到所述有限差分时域模拟代码，包括：
27、运行所述初始有限差分时域模拟代码，并获取运行中的错误信息；
28、将所述错误信息输入到所述gpt模型以对所述初始有限差分时域模拟代码进行调试，并更新所述初始有限差分时域模拟代码；
29、重新执行所述运行所述初始有限差分时域模拟代码，并获取运行中的错误信息，将所述错误信息输入到所述gpt模型以对所述初始有限差分时域模拟代码进行调试，并更新所述初始有限差分时域模拟代码的步骤，直到不再产生错误信息为止，得到所述有限差分时域模拟代码。
30、在一中实现方式中，所述通过所述设计代码自动设计和优化光子晶体面发射激光器，包括：
31、根据所述有限差分时域模拟代码自动设计所述光子晶体面发射激光器；
32、预设规格参数，其中所述规格参数包括状态空间、动作空间、奖励函数动作步长和状态变量的上下限；
33、将所述规格参数和所述有限差分时域模拟代码输入到gpt模型，生成环境类；
34、将所述环境类导入到所述强化学习代码中，并通过所述强化学习代码持续优化所述光子晶体面发射激光器，从而满足以下性能指标：单模、高功率、大出射面积和小发散角。
35、第二方面，本专利技术实施例还提供一种光子晶体面发射激光器的设计装置，其中，所述装置包括：
36、第一提问模块，用于设计关于光子晶体面发射激光器的第一提示指令集，并将所述第一提示指令输入大语言模型进行提问，得到所述大语言模型反馈的第一响应；
37、第二提问模块，用于根据所述第一响应，设计第二提示指令集，并将所述第二提示指令集输入大语言模型进行提问，得到所述大语言模型反馈的第二响应；
38、编码模块，用于将所述第二响应输入大语言模型进行代码扩充和调试，得到设计代码；
39、设计模块，用于通过所述设计代码自动设计和优化光子晶体面发射激光器。
40、第三方面，本专利技术实施例还提供一种智能终端，其中，所述智能终端包括存储器、处理器及存储在所述存储器中并可在所述处理本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种光子晶体面发射激光器的设计方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的光子晶体面发射激光器的设计方法，其特征在于，所述设计关于光子晶体面发射激光器的第一提示指令，并将所述第一提示指令输入大语言模型进行提问，得到所述大语言模型反馈的第一响应，包括：
3.根据权利要求2所述的光的子晶体面发射激光器的设计方法，其特征在于，所述根据所述第一响应，设计第二提示指令集，并将所述第二提示指令集输入大语言模型进行提问，得到所述大语言模型反馈的第二响应，包括：
4.根据权利要求3所述的光子晶体面发射激光器的设计方法，其特征在于，所述将所述第二响应输入大语言模型进行代码扩充和调试，得到设计代码，包括：
5.根据权利要求4所述的光子晶体面发射激光器的设计方法，其特征在于，所述将所述物理参数和所述第二响应输入大语言模型进行代码扩充和调试，得到有限差分时域模拟代码和强化学习代码，包括：
6.根据权利要求5所述的光子晶体面发射激光器的设计方法，其特征在于，所述对所述初始有限差分时域模拟代码进行调试，得到所述有限差分时域模拟代码
7.根据权利要求5所述的光子晶体面发射激光器的设计方法，其特征在于，所述通过所述设计代码自动设计和优化光子晶体面发射激光器，包括：
8.一种光子晶体面发射激光器的设计装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种智能终端，其特征在于，所述智能终端包括存储器、处理器及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的光子晶体面发射激光器的设计程序，所述处理器执行所述光子晶体面发射激光器的设计程序时，实现如权利要求1-7任一项所述的光子晶体面发射激光器的设计方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有光子晶体面发射激光器的设计程序，所述光子晶体面发射激光器的设计程序被处理器执行时，实现如权利要求1-7任一项所述的光子晶体面发射激光器的设计方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种光子晶体面发射激光器的设计方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的光子晶体面发射激光器的设计方法，其特征在于，所述设计关于光子晶体面发射激光器的第一提示指令，并将所述第一提示指令输入大语言模型进行提问，得到所述大语言模型反馈的第一响应，包括：
3.根据权利要求2所述的光的子晶体面发射激光器的设计方法，其特征在于，所述根据所述第一响应，设计第二提示指令集，并将所述第二提示指令集输入大语言模型进行提问，得到所述大语言模型反馈的第二响应，包括：
4.根据权利要求3所述的光子晶体面发射激光器的设计方法，其特征在于，所述将所述第二响应输入大语言模型进行代码扩充和调试，得到设计代码，包括：
5.根据权利要求4所述的光子晶体面发射激光器的设计方法，其特征在于，所述将所述物理参数和所述第二响应输入大语言模型进行代码扩充和调试，得到有限差分时域模拟代码和强化学习代码，包括：
6.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：张昭宇，尹峰，李任杰，张策尧，胡华玲，
申请(专利权)人：香港中文大学深圳，
类型：发明
国别省市：
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