Fugu-MT 論文翻訳(概要): Reinforcement Learning for Photonic Component Design

論文の概要: Reinforcement Learning for Photonic Component Design

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.11075v1
Date: Fri, 14 Jul 2023 17:27:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-23 11:10:07.029785
Title: Reinforcement Learning for Photonic Component Design
Title（参考訳）: フォトニックコンポーネント設計のための強化学習
Authors: Donald Witt, Jeff Young, Lukas Chrostowski
Abstract要約: ナノフォトニック部品の設計のためのファブ・イン・ザ・ループ強化学習アルゴリズムを提案する。本手法の可能性を実証するため, 220nmシリコン基板上に作製したフォトニック結晶グレーティング結合体の設計に適用した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We present a new fab-in-the-loop reinforcement learning algorithm for the design of nano-photonic components that accounts for the imperfections present in nanofabrication processes. As a demonstration of the potential of this technique, we apply it to the design of photonic crystal grating couplers (PhCGC) fabricated on a 220nm silicon on insulator (SOI) single etch platform. This fab-in-the-loop algorithm improves the insertion loss from 8.8 dB to 3.24 dB. The widest bandwidth designs produced using our fab-in-the-loop algorithm are able to cover a 150nm bandwidth with less than 10.2 dB of loss at their lowest point.
Abstract（参考訳）: 本稿では,ナノファブリケーションプロセスにおける不完全性を考慮したナノフォトニックコンポーネント設計のための新しいファブ・イン・ザ・ループ強化学習アルゴリズムを提案する。この技術の可能性の実証として、220nmシリコンオン絶縁体(soi)単一エッチングプラットフォーム上に作製したフォトニック結晶格子結合器(phcgc)の設計に適用する。このfab-in-the-loopアルゴリズムは挿入損失を8.8dbから3.24dbに改善する。このfab-in-the-loopアルゴリズムによって生成された最も広い帯域幅の設計は、最低点で10.2db未満の損失で150nmの帯域幅をカバーすることができる。

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