論文の概要: Machine Learning enables Ultra-Compact Integrated Photonics through Silicon-Nanopattern Digital Metamaterials

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.11754v2
• Date: Fri, 27 Nov 2020 17:28:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-22 03:30:07.913787
• Title: Machine Learning enables Ultra-Compact Integrated Photonics through Silicon-Nanopattern Digital Metamaterials
• Title（参考訳）: シリコンナノパターンデジタルメタマテリアルによる超コンパクト集積フォトニクスを実現する機械学習
• Authors: Sourangsu Banerji, Apratim Majumder, Alex Hamrick, Rajesh Menon, and Berardi Sensale-Rodriguez
• Abstract要約: 機械学習アルゴリズムと有限差分時間領域モデリングを用いて設計した3つの超コンパクト集積フォトニクスデバイスを実演する。 我々の手法は、機械学習とデジタルメタマテリアルを組み合わせることで、新しい「フォトニクスムーアの法則」を駆動できる超コンパクトで製造可能なデバイスを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9786690381850356
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we demonstrate three ultra-compact integrated-photonics devices, which are designed via a machine-learning algorithm coupled with finite-difference time-domain (FDTD) modeling. Through digitizing the design domain into "binary pixels" these digital metamaterials are readily manufacturable as well. By showing a variety of devices (beamsplitters and waveguide bends), we showcase the generality of our approach. With an area footprint smaller than ${\lambda_0}^2$, our designs are amongst the smallest reported to-date. Our method combines machine learning with digital metamaterials to enable ultra-compact, manufacturable devices, which could power a new "Photonics Moore's Law."
• Abstract（参考訳）: 本研究では,有限差分時間領域(FDTD)モデリングと組み合わせた機械学習アルゴリズムを用いて設計した3つの超コンパクト集積フォトニクスデバイスを実演する。 デザインドメインを"バイナリピクセル"にデジタイズすることで、これらのデジタルメタマテリアルも容易に製造できる。 様々なデバイス(ビームスプリッターと導波路の屈曲)を提示することにより、我々のアプローチの一般性を示す。 エリアのフットプリントが${\lambda_0}^2$より小さいので、私たちのデザインは報告されている中では最小です。 我々の手法は、機械学習とデジタルメタマテリアルを組み合わせることで、超コンパクトで製造可能なデバイスを可能にし、新しい「フォトニクスムーアの法則」を推進できる。

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