Fugu-MT 論文翻訳(概要): Accelerating Photonic Integrated Circuit Design: Traditional, ML and Quantum Methods

論文の概要: Accelerating Photonic Integrated Circuit Design: Traditional, ML and Quantum Methods

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.18435v1
Date: Mon, 23 Jun 2025 09:17:22 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-06-24 19:06:36.919716
Title: Accelerating Photonic Integrated Circuit Design: Traditional, ML and Quantum Methods
Title（参考訳）: フォトニック集積回路設計の高速化:伝統的, ML, 量子法
Authors: Alessandro Daniele Genuardi Oquendo, Ali Nadir, Tigers Jonuzi, Siddhartha Patra, Nilotpal Kanti Sinha, Román Orús, Sam Mugel,
Abstract要約: フォトニック集積回路(PIC)は、より優れた速度、帯域幅、エネルギー効率を提供する。その可能性にもかかわらず、PICの設計と統合は電子製品よりも遅れ、画期的な進歩を要求した。本稿では,従来のシミュレーション手法と機械学習手法を比較し,PIC設計の現状を概説する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 36.136619420474766
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Photonic Integrated Circuits (PICs) provide superior speed, bandwidth, and energy efficiency, making them ideal for communication, sensing, and quantum computing applications. Despite their potential, PIC design workflows and integration lag behind those in electronics, calling for groundbreaking advancements. This review outlines the state of PIC design, comparing traditional simulation methods with machine learning approaches that enhance scalability and efficiency. It also explores the promise of quantum algorithms and quantum-inspired methods to address design challenges.
Abstract（参考訳）: フォトニック集積回路(PIC)は、通信、センシング、量子コンピューティングアプリケーションに最適な速度、帯域幅、エネルギー効率を提供する。彼らの可能性にもかかわらず、PICの設計ワークフローと統合は電子製品よりも遅れており、画期的な進歩を要求した。本稿では,PIC設計の現状を概説し,従来のシミュレーション手法と,スケーラビリティと効率性を高める機械学習手法を比較した。また、設計課題に対処するための量子アルゴリズムと量子インスパイアされた手法の約束についても検討している。

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