연구진은 편미분방정식(PDE)으로 제약되는 물리 시스템 역설계의 어려움을 해결하기 위해 NOTES(Neural Operator-enabled Topology-informed Evolutionary Strategy)를 개발했어요. NOTES는 DeepONet 기반 신경 연산자와 CMA-ES를 결합하여 위상 정보를 담은 잠재 공간에서 전역 최적화를 수행해요.
나노광학 빔 편향기 역설계에 적용한 결과, NOTES는 256차원을 25차원으로 줄이고 95% 이상의 효율을 달성하며 기존 방법보다 뛰어난 성능을 보였어요.
PDE 솔버에서 DeepONet의 위상 학습을 분리하여 유연하고 전이 가능한 역설계 프레임워크를 제공하며, 구조 최적화에도 적용 가능해요.