Fugu-MT 論文翻訳(概要): Classical and quantum regression analysis for the optoelectronic performance of NTCDA/p-Si UV photodiode

論文の概要: Classical and quantum regression analysis for the optoelectronic performance of NTCDA/p-Si UV photodiode

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.01257v4
Date: Mon, 12 Apr 2021 01:44:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-16 04:55:15.121763
Title: Classical and quantum regression analysis for the optoelectronic performance of NTCDA/p-Si UV photodiode
Title（参考訳）: NTCDA/p-Si UV光ダイオードの光電子特性の古典的および量子的回帰解析
Authors: Ahmed M. El-Mahalawy, Kareem H. El-Safty
Abstract要約: 製造したAu/NTCDA/p-Si/Alフォトダイオードの性能を詳細に説明し,優れた応答性を示した。作製したフォトダイオードは,65 $mW/cm2$までの照射条件下で線状電流-照射関係を示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Due to the pivotal role of UV photodiodes in many technological applications in tandem with the high efficiency achieved by machine learning techniques in regression and classification problems, different artificial intelligence techniques are adopted model the performance of organic/inorganic heterojunction UV photodiode. Herein, the performance of a fabricated Au/NTCDA/p-Si/Al photodiode was explained in details and showed an excellent responsivity, and detectivity for UV light of intensities ranges from 20 to 80 ${mW/cm^2}$. The fabricated photodiodes exhibited a linear current-irradiance relationship under illumination up to 65 ${mW/cm^2}$. It also exhibits good response times of ${t_{rise} = 408}$ ms and ${t_{fall} = 490}$ ms. Furthermore, we have not only fitted the characteristic I-V curve but also evaluated three classical algorithms; k-nearest neighbour, artificial neural network, and genetic programming besides using a quantum neural network to predict the behaviour of the fabricated device. The models have achieved outstanding results and managed to capture the trend of the target values. The Quantum Neural Network has been used for the first time to model the photodiode. The models can be used instead of repeating the fabrication process. This means a reduction in cost and manufacturing time.
Abstract（参考訳）: 有機/無機ヘテロ接合UVフォトダイオードの性能をモデルとして, 回帰および分類問題における機械学習技術によって達成された高い効率と, 多数の技術的応用における紫外線フォトダイオードの役割を考慮に入れた。そこで, 作製したAu/NTCDA/p-Si/Alフォトダイオードの性能を詳細に説明し, 優れた応答性を示し, 強度UV光の検出率は20～80$mW/cm^2}$であった。作製したフォトダイオードは,65${mW/cm^2}$までの線状電流-照射関係を示した。さらに,特性i-v曲線に適合するだけでなく,k-nearest nearby,artificial neural network,genetic programmingという3つの古典的アルゴリズムを用いて,製造装置の動作予測を行う。モデルは優れた結果を得ており、ターゲット値の傾向を把握できた。量子ニューラルネットワークは、フォトダイオードのモデル化に初めて使用された。モデルは、製造プロセスを繰り返すのではなく、使用できる。これはコストと製造時間の短縮を意味する。

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