論文の概要: In-situ Self-optimization of Quantum Dot Emission for Lasers by Machine-Learning Assisted Epitaxy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00332v1
- Date: Fri, 01 Nov 2024 03:10:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-05 21:27:49.315778
- Title: In-situ Self-optimization of Quantum Dot Emission for Lasers by Machine-Learning Assisted Epitaxy
- Title（参考訳）: 機械学習支援エピタキシーによるレーザー用量子ドット発光のその場最適化
- Authors: Chao Shen, Wenkang Zhan, Shujie Pan, Hongyue Hao, Ning Zhuo, Kaiyao Xin, Hui Cong, Chi Xu, Bo Xu, Tien Khee Ng, Siming Chen, Chunlai Xue, Fengqi Liu, Zhanguo Wang, Chao Zhao,
- Abstract要約: 本研究では、InAs/GaAs量子ドット(QD)の表面再構成と光発光(PL)を相関させるため、その場反射高エネルギー電子回折(RHEED)を機械学習(ML)と統合する。
入力としてRHEEDデータのリアルタイム処理に軽量なResNet-GLAMモデルを用い,光学性能の効果的な同定を可能にする。
GaAs基板上でのInAs QDsの最適化に成功し,PL強度の3.2倍増加と全幅の半大化を実現した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.7201459150254
- License:
- Abstract: Traditional methods for optimizing light source emissions rely on a time-consuming trial-and-error approach. While in-situ optimization of light source gain media emission during growth is ideal, it has yet to be realized. In this work, we integrate in-situ reflection high-energy electron diffraction (RHEED) with machine learning (ML) to correlate the surface reconstruction with the photoluminescence (PL) of InAs/GaAs quantum dots (QDs), which serve as the active region of lasers. A lightweight ResNet-GLAM model is employed for the real-time processing of RHEED data as input, enabling effective identification of optical performance. This approach guides the dynamic optimization of growth parameters, allowing real-time feedback control to adjust the QDs emission for lasers. We successfully optimized InAs QDs on GaAs substrates, with a 3.2-fold increase in PL intensity and a reduction in full width at half maximum (FWHM) from 36.69 meV to 28.17 meV under initially suboptimal growth conditions. Our automated, in-situ self-optimized lasers with 5-layer InAs QDs achieved electrically pumped continuous-wave operation at 1240 nm with a low threshold current of 150 A/cm2 at room temperature, an excellent performance comparable to samples grown through traditional manual multi-parameter optimization methods. These results mark a significant step toward intelligent, low-cost, and reproductive light emitters production.
- Abstract（参考訳）: 従来の光源放射の最適化方法は、時間を要する試行錯誤のアプローチに依存している。
成長過程における光源ゲインメディアエミッションのその場最適化は理想的であるが,まだ実現されていない。
本研究では,InAs/GaAs量子ドット (QDs) の光ルミネッセンス (PL) と表面再構成を相関させるため,In-situ Reflecting High-Energy Electron diffraction (RHEED) と機械学習 (ML) を統合する。
入力としてRHEEDデータのリアルタイム処理に軽量なResNet-GLAMモデルを用い,光学性能の効果的な同定を可能にする。
このアプローチは、成長パラメータの動的最適化をガイドし、リアルタイムフィードバック制御によりレーザーのQDs放出を調整する。
GaAs基板上でのInAs QDsの最適化に成功し, PL強度の3.2倍増加, 半幅のFWHMを36.69mVから28.17mVに減らした。
室温150A/cm2の低しきい値で1240nmの連続波動作を実現し, 従来の手動マルチパラメータ最適化法で得られた試料に匹敵する性能を示した。
これらの結果は、知的で低コストで再生可能な発光器の生産に向けて重要な一歩を踏み出した。
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