南京信息工程大学自动化学院，江苏 南京 210044
深度神经网络（DNN）在光子器件的快速设计中展现出卓越性能，成为硅光子学领域的前沿技术。基于DNN逆向设计一种TM0、TE0和TE1三种模式的硅基混合复用/解复用器，优化设计得到的混合复用/解复用器件尺寸为4.8 μm×2.56 μm。实验测试结果显示：在1550 nm中心波长处，TM0、TE0和TE1模插入损耗分别为0.56 dB、0.31 dB和0.93 dB，复用/解复用串扰小于-17.63 dB，且工作带宽大于100 nm。基于DNN的逆向设计方法可快速设计并实现高集成度、高性能硅基混合复用/解复用器，为大容量片上光通信和光互联提供关键器件。
深度神经网络 逆向设计 模分复用 硅基混合复用/解复用器
