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　　近日，由深圳大學、臺灣陽明交通大學、鴻海半導(dǎo)體研究所、英國利物浦大學共同合作的Micro-LED項目獲得新進展。

　　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博士后黃哲瑄博士，通訊作者分別是臺灣陽明交大郭浩中教授和深圳大學微電子研究院院長助理、材料學院劉新科研究員。

　　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，以實現(xiàn)出色的 Micro-LED 背光模塊性質(zhì)，并使用深度強化學習 (DRL) 架構(gòu)進行光學設(shè)計。在DRL架構(gòu)中，針對微觀和宏觀兩種極端結(jié)構(gòu)的計算環(huán)境問題，提出了環(huán)境控制代理和虛擬現(xiàn)實工作流程來保證設(shè)計環(huán)境參數(shù)與實驗結(jié)果高度相關(guān)。并通過上述方法成功設(shè)計了具有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)計計算時間僅為傳統(tǒng)光學仿真的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。