FDTD計算負荷を軽減する高度最適化：MF-EGOによる効率的なフォトニクス設計

本事例では、フォトニクス分野で広く用いられるFDTD法の計算負荷という課題に対し、高度最適化技術を活用した解決策を紹介します。フォトニクス解析ソフトウェアAnsys Lumericalによるナノスケール光シミュレーションと、CAEプロセスの最適化ツールNoesis Optimusを組み合わせたワークフローを構築し、進化的アルゴリズムや群知能手法に加えて、最新の最適化手法「MF-EGO（Multi-Fidelity Efficient Global Optimization）」の有効性を検証しました。

導波路の挿入損失最小化を目的にした形状最適化において、低精度と高精度の解析データを効率的に活用することで、特に計算負荷の大きいモデルでは、MF-EGOは従来法に比べて大幅に計算コストを削減しつつ、高精度な最適解を導出できる可能性を示しました。

本手法は光デバイス設計やフォトニクス回路開発において、効率化と設計精度の両立を実現し、研究開発のスピードアップに大きく貢献します。