光子学与电磁学领域正处于 “仿真驱动设计” 向 “智能驱动创造” 范式跃迁的关键节点。
而这一步,直接决定了你毕业论文能不能过、期刊能不能中。
传统基于物理直觉与参数扫描的光学设计方法,往往受限于设计自由度与优化效率,难以触及全局最优解。
这也是为什么很多人仿真做了一大堆,论文却始终被导师打回、审稿人质疑方法落后。
将 COMSOL Multiphysics 与人工智能技术深度融合,正在重塑光子器件设计全流程 ——从正向建模到逆向设计,从参数优化到拓扑生成,智能光子学正成为突破传统瓶颈、实现性能跨越式提升的核心引擎。
你之所以发文章难、毕业慢,不是不够努力,而是没跟上这套最新科研范式。
在国际前沿,光子学已从 “功能实现” 迈向 “智能设计” 新阶段。深度学习、生成式 AI、强化学习正逐步替代传统试错法,催生出光计算器件、超构透镜、非线性光子芯片等成果,频频发表在《Nature》《Science》。
那些轻松发顶刊、顺利毕业的人,早就掌握了 COMSOL+AI 这套组合技能。
掌握 COMSOL+AI,不仅能帮你快速写完论文、顺利发刊,更是未来科研与就业的核心竞争力。
说了这么多,你最关心的一定是:我该怎么快速学会?
为了应对这一时代需求,帮硕博生、科研人员真正解决论文 & 仿真痛点,我们特别推出 《COMSOL 与 AI 融合的光子学智能设计与仿真实践》研修课程。课程帮你超越传统仿真思维,系统掌握物理建模→数据生成→AI 建模→逆设计优化全链路能力,打通 “物理仿真 - 数据驱动 - 智能优化” 的创新闭环,高效攻克前沿科研与工程难题。
主办方:北京软研国际信息技术研究院
承办方:互动派(北京)教育科技有限公司
★ 课程目录 ★
专题一 | (详情内容点击上方名称查看) 2026年04月17日-04月19日 |
专题二 | (详情内容点击上方名称查看) 2026年03月21日-03月22日 2026年03月28日-03月29日 |
专题三 | (详情内容点击上方名称查看) |
专题四 | (详情内容点击上方名称查看) |
专题五 | (详情内容点击上方名称查看) |
专题六 | COMSOL光学仿真全面教程:光子学与电磁学应用案例解析与实战 (详情内容点击上方名称查看) |

培训对象
只要你符合下面任意一条,这门课就是为你量身定制:
微纳光学、超表面、纳米光子器件等方向硕博研究生(急需搞定毕业论文、发核心)
AR/VR 光学引擎、超构透镜、成像系统、光学传感、光通信器件研发工程师 / 设计师(想提升仿真效率、补充论文创新点、复现顶刊成果)
扫码添加客服微信,备注“hdp0039”可提前了解课程细节、试看片段,还能获取专属学术资料,助力SCI快速发文!

培训大纲
重点来了!每一节都能直接用在论文 & 项目里,学完就能落地!
COMSOL与AI融合的光子学智能设计与仿真实践 | |
第 一 部分 | 1. COMSOL 光学仿真基础与进阶 目标: 系统掌握COMSOL Multiphysics在复杂光子学问题中的建模方法与仿真技巧,深入理解其背后的物理原理,为智能设计奠定坚实的仿真基础。 1.1.电磁理论与COMSOL仿真基础 1.1.1. 电磁场数值求解基础:麦克斯韦方程组的有限元求解原理;频域与瞬态求解器选择策略 1.1.2. COMSOL建模流程:几何建模、材料定义、物理场设置、网格划分、求解器配置、后处理全流程详解 1.1.3. 边界条件深度解析: 周期性边界、端口、散射边界、完美匹配层(PML)的设置原理、适用场景与参数优化技巧 1.2.基础案例实战 1.2.1. SPP表面等离激元 Ø 金属-介质界面的SPP激发与传播仿真 Ø 纳米天线(如偶极子)的场增强效应分析 1.2.2. 激光谐振腔 Ø F-P腔、环形腔本征模分析 Ø 模态体积与品质因子(Q值)的计算与优化 1.2.3. 超构原子 Ø 纳米柱结构的相位,振幅与偏振调制 Ø 参数化扫描:分析几何形状对光学性能的影响 Ø 纳米柱-孔配合结构的复消色差特性 1.3.进阶专题——前沿光子学仿真 1.3.1. 波导耦合与拓扑光子学 Ø 近邻波导的模场耦合理论(耦合模理论验证) Ø 拓扑边界态设计与仿真 1.3.2. 光学非线性与激光器 Ø 二阶/三阶非线性效应仿真(如倍频、四波混频) Ø 非线性增益与激光动力学简介 1.3.3. 多物理场耦合 Ø 声光耦合器仿真 Ø 光电热耦合:高功率激光器热透镜效应 |
第二部分 | 1. AI 基础与光学应用 目标: 掌握使用PyTorch构建AI模型核心技能,将其应用于典型光学任务的建模与预测。 1.1. AI与PyTorch基础 1.1.1. Python(Numpy, PyTorch), CUDA加速环境配置 1.1.2. 核心语法:张量操作、自动求导机制、广播机制 1.1.3. GPU加速:自定义CUDA函数 1.2. 经典AI模型架构与论文复现 1.2.1. MLP(多层感知机):构建回归与分类模型 1.2.2. CNN(卷积神经网络) Ø 深入理解 VGG, ResNet, DenseNet, U-Net的架构思想 Ø 论文复现1:使用CNN+ResNet完成光学模式分类(如光纤模式识别) Ø 论文复现2:使用ResNet+U-Net完成荧光成像降噪 1.2.3. Transformer与注意力机制 Ø 核心原理剖析 Ø 论文复现3:构建Vision Transformer(ViT)用于光学图像分类 1.2.4. 生成式AI Ø 论文复现4:搭建U-Net实现Diffusion Model用于生成超构表面结构 1.3. AI光学应用案例(1D/2D) 1.3.1. 全息图生成:输入目标光场,输出相位分布(GS算法+深度网络) 1.3.2. 相变材料光学性质预测:预测GST等材料的光学常数变化(时序模型) |
第三部分 | 1. COMSOL + AI 融合创新案例 目标: 打通“物理仿真-数据生成-AI建模-设计优化”的完整闭环,解决复杂逆设计问题。 1.1.COMSOL with MATLAB 与传统优化算法 1.1.1. COMSOL LiveLink for MATLAB :接口配置、脚本控制、参数批量扫描 1.1.2. 经典优化算法介绍:单纯形法、差分进化、粒子群算法 1.1.3. 案例1:线圈均一性优化 -经典多参数优化工作流(磁场均匀性) 1.1.4. 案例2:光子学分束器优化 - 实现特定分光比与低损耗设计 1.2.AI驱动的逆设计 1.2.1. 逆设计的基本范式:从性能指标到物理结构的映射 1.2.2. 数据集构建:COMSOL批量仿真生成海量“结构-性能”数据对 1.2.3. AI模型选择 1.2.4. 案例3&4:逆设计光子学波长复用器&分束器 1.2.5. 闭环验证:AI生成结构 → COMSOL仿真验证 → 迭代优化 |
FDTD与Python联合仿真的超表面智能设计技术与应用 | |
第 一 部分 | 1. 超表面概述与FDTD软件入门 1.1.超表面基础和应用及FDTD操作简介 1.1.1.软件界面与基本操作 1.1.2.仿真区域、边界条件与网格划分 1.1.3.光源与监视器的设置 1.2.超表面相位调控基础理论与实践操作 1.2.1.超表面相位调控手段(几何相位、传播相位、谐振相位) 1.2.2.单纳米结构单元的相位调控实践操作 1.3.超表面子单元库构建:子单元扫描;相位、透射率与截面尺寸关系 1.4.MATLAB超表面相位分布设计 1.4.1.FDTD与MATLAB配置 1.4.2.超构透镜子单元库数据导出 1.4.3.超构透镜相位分布设计实践 ①利用MATLAB编写聚焦相位脚本 ②导入子单元库、计算每个位置相位与库中相位误差 ③选取误差最小子单元 ④输出超构透镜子单元参数 1.5.超表面仿真设计与性能测试 1.5.1.完整超表面结构建模 1.5.2.远场/近场性能仿真分析 1.5.3.性能评估指标(聚焦效率、成像质量等) |
第二部分 | 1. 多功能超表面器件实战设计 Ø 实战一:偏振成像超构透镜设计 Ø 实战二:消色差超构透镜设计 Ø 实战三:全息超表面设计 Ø 实战四:超表面图像微分器件设计 |
第三部分 | 1. FDTD超表面逆向设计入门介绍 1.1.FDTD与Python联合设计(Lumapi与Lumopt介绍、Lumopt下载) 1.2.FDTD与Python环境配置 1.3.逆向设计方法一:梯度下降算法及遗传算法介绍 1.4.逆向设计方法二:伴随法与拓扑优化介绍 1.5.逆向设计方法三:深度学习与神经网络介绍 |
第四部分 | 1. FDTD联合Python逆向设计案例实践 1.1.利用Python调用Lumerical FDTD 1.2.在Python中编写FDTD仿真文件扫描超表面子单元库 1.3.逆向设计仿真文件基本介绍 1.4.基于拓扑优化的超表面颜色路由器件详解 1.5.利用等值线法导出逆向设计GDS文件 |
第五部分 | 5. 超表面逆向设计论文案例复现 5.1.基于拓扑优化的超表面偏振分束器 --(根据发表在NANO LETTERS上的论文) 5.2.基于拓扑优化的消色差偏转器 -- (根据发表在NANO LETTERS上的论文) 5.3.超表面偏振光转换器设计 -- (根据发表在Chinese optics letters 上的论文) 5.4.基于形状优化的光束偏转器 --(根据发表在Light&Science Application 上的论文) 5.5.基于遗传算法的二维梯度超表面设计 --(根据发表在Opto-Electronic Science 上的论文) 5.6.基于神经网络的超表面子单元光谱预测 -- (根据发表在NANO LETTERS上的论文) |
部分案例图展示:

讲师介绍
讲师水平,直接决定你能学到真东西,还是只学皮毛

COMSOL+AI讲师:
讲师博士毕业于国内重点实验室核心团队,
长期从事光场调制、冷原子、微纳光学研究,
以第一 / 通讯作者发表多篇高水平论文,包括:Nature、Nature Physics、Nature Photonics、Nature Communications、PRL 等。
最懂硕博生痛点:仿真怎么做、论文怎么写、创新点怎么找。

FDTD+Python讲师:
海外博士毕业,省高层次人才,主持数项国家自然科学基金;
发表SCI论文47篇,其中一作/通讯作40篇,涵盖《IEEE 》《Carbon》《Nanophotonics》、《Optics & Laser Technology》等高水平期刊;
长期担任多个著名光子学期刊审稿人,深耕太赫兹超表面、量子光学等领域,熟悉科研与产业一线需求,授课兼顾理论与实操,通俗易懂。
讲师拥有深厚的科研与授课经验,实力保障学习效果。
培训特色
1、双核驱动:COMSOL + AI全栈能力
不只教软件操作,更教 “仿真 + 智能优化” 双逻辑,让你的论文从 “普通” 变 “有深度”。
2、全链路闭环:正向建模 → AI 逆设计
从基础案例到复杂器件,完整复现科研流程,你课上做的,就能直接放进毕业论文。
3、算法矩阵实战:传统优化 + 前沿
AI粒子群、差分进化、CNN、Transformer 一网打尽,让你面对科研问题,有思路、有方法、有工具。
4、顶刊案例复现:从论文→代码→仿真
带你复现拓扑光子学、非线性光学前沿成果,别人半年做不出的东西,你跟着课程快速掌握。
时间地点
不耽误你做实验、写论文,灵活高效:
COMSOL与AI融合的光子学智能设计与仿真实践
2026年04月17日-04月19日
在线直播(授课三天)
FDTD与Python联合仿真的超表面智能设计技术与应用
2026年03月21日-03月22日
2026年03月28日-03月29日
在线直播(授课四天)
报名费用
早报名、早学习、早解决论文痛点!
(含报名费、培训费、资料费)
课程名称 | 价格(元) |
COMSOL与AI融合的光子学智能设计与仿真实践 | 3900 |
FDTD与Python联合仿真的超表面智能设计技术与应用 | 4500 |
COMSOL光学仿真全面教程:光子学与电磁学应用案例解析与实战 | 4500 |
机器学习赋能的智能光子学器件系统研究与应用 | 4500 |
智能光学计算成像技术与应用 | 4500 |
光学神经网络与人工智能应用 | 4500 |
✅ 【早鸟特惠】前 10 名报名:立减 300 元
✅ 【团报 / 老学员】2 人及以上:每人再减 200 元
提供正规机打发票、盖公章通知文件,可用于报销。
增值服务
报名即享全套科研资料,相当于多一个论文助手:
1、全套电子课件 + 所有案例代码 / 模型
2、往期 COMSOL /FDTD 基础课程回放(预习用)
3、本次课程永久无限次回放
4、考核通过北京软研国际信息技术研究院培训中心颁发专业技能证书
联系方式
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