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本研究の第一の意義は多数の構造パラメータをもち、かつ個々の構造の特性計算に時間のかかるデバイスの構造を効率よく最適化する手法を実現したという点である。これはフォトニック結晶に限らず広く適用できる手法であり、学術的にも社会的にも重要な成果といえる。また、本手法を用いて設計し、作製されたデバイスにおいて、大幅な性能向上や電気制御光転送などの新機能が実現されたことは光情報技術の発展に大きく寄与している。機械学習によって単に既存の構造の性能を予測することは広く行われているが、本研究ではさらに進んで未知のより性能の高い構造を提案できており、またそれが実際のデバイスで確認できていることの意義は大きい。
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