論文の概要: Improving Fabrication Fidelity of Integrated Nanophotonic Devices Using Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12136v1
• Date: Tue, 21 Mar 2023 18:51:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-23 16:13:29.094686
• Title: Improving Fabrication Fidelity of Integrated Nanophotonic Devices Using Deep Learning
• Title（参考訳）: 深層学習による集積ナノフォトニックデバイスの作製精度の向上
• Authors: Dusan Gostimirovic, Yuri Grinberg, Dan-Xia Xu, Odile Liboiron-Ladouceur
• Abstract要約: 本稿では,フォトニックデバイスの設計レイアウトを自動的に修正する汎用ディープラーニングモデルを提案する。 我々のモデルは次世代フォトニック回路における信頼性と性能の新たなレベルへの扉を開く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4129225533930965
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Next-generation integrated nanophotonic device designs leverage advanced optimization techniques such as inverse design and topology optimization which achieve high performance and extreme miniaturization by optimizing a massively complex design space enabled by small feature sizes. However, unless the optimization is heavily constrained, the generated small features are not reliably fabricated, leading to optical performance degradation. Even for simpler, conventional designs, fabrication-induced performance degradation still occurs. The degree of deviation from the original design not only depends on the size and shape of its features, but also on the distribution of features and the surrounding environment, presenting complex, proximity-dependent behavior. Without proprietary fabrication process specifications, design corrections can only be made after calibrating fabrication runs take place. In this work, we introduce a general deep machine learning model that automatically corrects photonic device design layouts prior to first fabrication. Only a small set of scanning electron microscopy images of engineered training features are required to create the deep learning model. With correction, the outcome of the fabricated layout is closer to what is intended, and thus so too is the performance of the design. Without modifying the nanofabrication process, adding significant computation in design, or requiring proprietary process specifications, we believe our model opens the door to new levels of reliability and performance in next-generation photonic circuits.
• Abstract（参考訳）: 次世代集積ナノフォトニクスデバイス設計は、小さな機能サイズで実現される非常に複雑な設計空間を最適化することにより、高性能かつ極小化を実現する逆設計やトポロジー最適化などの高度な最適化技術を活用する。 しかし、最適化が厳しく制約されない限り、生成された小さな特徴は確実に製造されず、光学性能が劣化する。 シンプルで従来の設計であっても、製造による性能低下は依然として起こる。 当初の設計から逸脱する程度は、その特徴の大きさと形状だけでなく、特徴の分布や周囲環境にも依存し、複雑で近接依存的な振る舞いを示す。 プロプライエタリな製造プロセス仕様がなければ、設計修正は製造工程の校正後にのみ行うことができる。 本研究では,第1次製造前にフォトニックデバイス設計レイアウトを自動的に修正する汎用ディープラーニングモデルを提案する。 深層学習モデルの作成には,工学的学習機能の走査型電子顕微鏡画像のごく一部が必要となる。 修正すると、構築されたレイアウトの結果は意図したものに近いため、デザインのパフォーマンスもそうである。 ナノファブリケーションプロセスの変更や設計の大幅な計算の追加,あるいはプロプライエタリなプロセス仕様を必要とせずに,次世代フォトニック回路の信頼性と性能の新たなレベルへの扉を開くことができると考えている。

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