美国的研究人员开发了一种设计和制造薄膜红外光源的新方法，其中开源机器学习方法可以将这些设备从数周或几个月减少到几分钟内的优化时间。
发展廉价，高效，设计师红外光源的能力可以彻底改变分子传感技术。其他应用包括自由空间通信，用于搜索和救援的红外信标，用于监测工业气体，环境污染物和毒素的分子传感器。
Vanderbilt和Penn State的研究团队采用简单的薄膜沉积，是最成熟的纳米制造技术之一，通过材料和机器学习的主要进步辅助。
具有自定义光谱输出的大多数热发射器具有所需的图案化纳米结构，具有高成本，低通量的方法。相反，由Joshua Caldwell，Vanderbiver机械工程副教授和宾夕法尼亚州的材料科学和工程教授的研究小组使用氧化镉与具有交替层的一维光子晶体。电介质被称为分布式布拉格反射器。
这些多层材料的组合产生了所谓的“Tamm-Polariton”，其中装置的发射波长被这些层之间的相互作用决定。到目前为止，这种设计仅限于单一设计的波长输出。但是在用户控制波长，线宽和强度的多个频率下创造多个共振是匹配大多数分子的吸收光谱的势在必行。
材料设计具有挑战性和计算强度。因为高级应用需要多共振的功能，新工艺必须大大缩短设计时间。例如，一个典型的设备将包含数十到数百个可设计参数，这就产生了高定制需求，需要不切实际的计算时间。例如，在一个独立优化9个参数、每个参数采样10点的场景中，假设每秒进行100次模拟，那么模拟将花费15天。然而，随着参数的增加，时间呈指数增长——11个参数和12个参数将分别需要3年和31年。
为解决这一挑战，博士生宣布本文的铅作者，提出了一种逆设计算法，可以在分钟内计算出消费级桌面的优化结构。此外，此代码可以提供能力
