德国，柏林Helmholtz-Zentrum（HZB）的Nano-SIPPE团队利用机器学习和计算机模拟，确定了光子纳米结构中最重要的场分布模式。研究人员使用的数值方法结合有限元模拟（FEM）和使用聚类的后处理来识别具有大的局部场能量和特定空间特性的光子模式。他们提出的方法可以实现纳米光子结构的系统优化，用于生物传感，生物成像和光子上转换应用。

计算机模拟显示了在用激光激发后，电磁场如何在具有孔图案的硅层中分布。这里，形成具有局部场最大值的条纹，使得量子点特别强烈地发光。由Carlo Barth / HZB提供。

为了系统地记录纳米结构的各个参数发生变化时发生的事情，研究人员使用柏林Zuse研究所开发的软件计算了每个参数集的3D电场分布。他们使用基于机器学习的其他计算机程序分析了大量数据。

“计算机搜索了大约45,000条数据记录，并将它们分成大约10种不同的模式，”研究员Carlo Barth说。他与christiane Becker教授合作，确定了这10个中的三种基本模式，其中的磁场在纳米孔的不同特定区域被放大。

这种方法可以使光子晶体膜基于激发放大对几乎任何应用进行优化。例如，取决于应用，一些生物分子将优先沿着孔边缘积聚，而其他生物分子将沿着孔之间的平台积聚。

如果光学传感器的几何形状满足特定条件并且与入射光的波长匹配，则纳米结构可以增加光学传感器的灵敏度。研究人员说，通过正确的几何形状和正确的光激发，可以在所需分子的附着位置精确地产生最大电场放大。例如，这可以将癌症标志物的光学传感器的灵敏度提高到单个分子的水平。