Современные компьютерные алгоритмы проектируют фотонные интегральные схемы — световые чипы, способные разделять сигналы по частотам (цветам) для спектроскопии. В отличие от традиционной инженерии, траектории света в них — не прямые волноводы, а хаотичные, почти органические лабиринты. Такие извилистые узоры, найденные алгоритмами оптимизации, демонстрируют высокую эффективность, однако долгое время оставалось загадкой, какие именно участки структуры критичны для работы. Производство чипов неизбежно сопровождается микроскопическими отклонениями, и до сих пор не существовало способа предсказать, где малейшая неточность приведёт к катастрофическому сбою, а где допустима без последствий.

Исследователи разработали метод, привносящий ясность: дополнительная нейросеть, обученная на результатах симуляций, строит поверх проекта карту чувствительности. Эта карта визуализирует пространственное распределение влияния производственных дефектов на выходные характеристики. Яркие пятна на ней, подобно отметкам на карте сокровищ или обозначениям подводных камней в навигации, указывают на области, где любое отступление от расчётной геометрии критично. Экспериментальная проверка на реальном чипе подтвердила предсказания: намеренное повреждение «горячей» точки увеличило оптические потери (фотометрический параметр) в 11 раз сильнее, чем идентичное повреждение в зоне, отмеченной как неважная.

Предложенный подход не требует перестраивать сложные симуляционные модели, используемые при дизайне; он добавляет интерпретируемость их результатам. Проектировщики получают инструмент для оценки технологической устойчивости схемы ещё до запуска в производство, заранее видя, выдержит ли она неизбежные огрехи литографии и травления. В перспективе это позволит ускорить создание надёжных фотонных чипов, востребованных в оптических трансиверах для новых поколений интернета и в интерфейсах квантовых компьютеров.