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　　近日，由深圳大學(xué)、臺(tái)灣陽明交通大學(xué)、鴻海半導(dǎo)體研究所、英國(guó)利物浦大學(xué)共同合作的Micro-LED項(xiàng)目獲得新進(jìn)展。

　　該成果以《Micro-LED backlight module by deep reinforcement learning and micro-macro-hybrid environment control agent》為題發(fā)表在《Photonics Research》（該刊影響因子為7.009，國(guó)內(nèi)期刊Q1區(qū)）核心期刊上（Vol. 10, Issue 2, pp. 269-279 (2022) ）。該文第一作者是深圳大學(xué)博士后黃哲瑄博士，通訊作者分別是臺(tái)灣陽明交大郭浩中教授和深圳大學(xué)微電子研究院院長(zhǎng)助理、材料學(xué)院劉新科研究員。

　　研究提出了一種具有分布式布拉格反射器 (DBR) 結(jié)構(gòu)的 Micro-LED 背光模塊，以實(shí)現(xiàn)出色的 Micro-LED 背光模塊性質(zhì)，并使用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí) (DRL) 架構(gòu)進(jìn)行光學(xué)設(shè)計(jì)。在DRL架構(gòu)中，針對(duì)微觀和宏觀兩種極端結(jié)構(gòu)的計(jì)算環(huán)境問題，提出了環(huán)境控制代理和虛擬現(xiàn)實(shí)工作流程來保證設(shè)計(jì)環(huán)境參數(shù)與實(shí)驗(yàn)結(jié)果高度相關(guān)。并通過上述方法成功設(shè)計(jì)了具有DBR結(jié)構(gòu)的Micro-LED背光模塊。采用DBR結(jié)構(gòu)的Micro-LED背光模塊相比沒有DBR的Micro-LED背光模塊，均勻度性能提升32%，DRL方法所需的設(shè)計(jì)計(jì)算時(shí)間僅為傳統(tǒng)光學(xué)仿真的17.9%。此外，基于人工智能模型的推理結(jié)果，成功生產(chǎn)出超薄、高效、高均勻度的Micro-LED模塊。