論文の概要: Scalable machine learning-assisted clear-box characterization for optimally controlled photonic circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15349v1
• Date: Mon, 23 Oct 2023 20:24:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 21:42:59.099503
• Title: Scalable machine learning-assisted clear-box characterization for optimally controlled photonic circuits
• Title（参考訳）: 最適制御フォトニック回路のためのスケーラブル機械学習支援クリアボックス特性
• Authors: Andreas Fyrillas, Olivier Faure, Nicolas Maring, Jean Senellart, Nadia Belabas
• Abstract要約: 我々は、反復的な機械学習支援手法により、フォトニックチップを特徴付けるスケーラブルで革新的な方法を提案する。 本手法は,フォトニックチップの仮想レプリカをモデル化して特徴付けを行う,クリアボックス方式に基づいている。 位相シフタを用いた12モードClements-interferometerのキャラクタリゼーションおよび不完全化手法の検証を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0187122752343796
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Photonic integrated circuits offer a compact and stable platform for generating, manipulating, and detecting light. They are instrumental for classical and quantum applications. Imperfections stemming from fabrication constraints, tolerances and operation wavelength impose limitations on the accuracy and thus utility of current photonic integrated devices. Mitigating these imperfections typically necessitates a model of the underlying physical structure and the estimation of parameters that are challenging to access. Direct solutions are currently lacking for mesh configurations extending beyond trivial cases. We introduce a scalable and innovative method to characterize photonic chips through an iterative machine learning-assisted procedure. Our method is based on a clear-box approach that harnesses a fully modeled virtual replica of the photonic chip to characterize. The process is sample-efficient and can be carried out with a continuous-wave laser and powermeters. The model estimates individual passive phases, crosstalk, beamsplitter reflectivity values and relative input/output losses. Building upon the accurate characterization results, we mitigate imperfections to enable enhanced control over the device. We validate our characterization and imperfection mitigation methods on a 12-mode Clements-interferometer equipped with 126 phase shifters, achieving beyond state-of-the-art chip control with an average 99.77 % amplitude fidelity on 100 implemented Haar-random unitary matrices.
• Abstract（参考訳）: 光集積回路は、光の生成、操作、検出のためのコンパクトで安定したプラットフォームを提供する。 これらは古典的および量子的応用に有効である。 製造制約、耐性、動作波長から生じる欠陥は、現在のフォトニック集積装置の精度と有用性に制限を課す。 これらの欠陥を緩和するには、典型的には基盤となる物理構造のモデルとアクセスが困難なパラメータの推定が必要である。 現在、簡単なケースを越えて拡張されるメッシュ構成には、直接的なソリューションがない。 我々は、反復的な機械学習支援手法によりフォトニックチップを特徴付けるスケーラブルで革新的な方法を提案する。 提案手法は,フォトニックチップの完全モデル化された仮想レプリカを特徴とするクリアボックスアプローチに基づいている。 このプロセスはサンプル効率が高く、連続波レーザーとパワーメータで実行することができる。 モデルは、個々のパッシブフェーズ、クロストーク、ビームスプリッター反射率、相対入出力損失を推定する。 精度の高いキャラクタリゼーション結果に基づいて、デバイスに対する制御の強化を可能にするために不完全さを緩和する。 12モードのクレメンツ干渉計に126相シフタを内蔵し、平均99.77%の振幅忠実性を有する最新チップ制御を100個のハールランダムユニタリ行列上で達成した。

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