論文の概要: Development of a fabrication-to-benchtop process for SiN-based quantum devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.22776v1
• Date: Fri, 16 Oct 2026 00:37:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-20 00:56:07.721308
• Title: Development of a fabrication-to-benchtop process for SiN-based quantum devices
• Title（参考訳）: SiN系量子デバイスのための製造-ベンチトッププロセスの開発
• Abstract要約: 窒化ケイ素デバイスのための製造工程を紹介する。 光学的損失と材料特性の包括的評価を行う。 我々はマイクロリング共振器をシミュレートし、光ソリトン生成への応用を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Silicon nitride has emerged as a key material for the advancement of future quantum communication and computational devices. However, challenges persist in establishing a comprehensive development process, spanning from fabrication to optical characterization, essential for advancing these devices to their next stage of potential. Maintaining control over the entire process, from start to finish, alongside device modeling, enables more efficient and timely iteration and optimization. Here we introduce a fabrication-to-benchtop process. We employ an in-house stoichiometric recipe for device fabrication and conduct comprehensive characterization of optical losses and material properties. Understanding and controlling the refractive index of the device are vital for predicting device geometries and group indices. Implementing the refractive indices of our fabricated devices, we simulate microring resonators and demonstrate their application in generating optical solitons.
• Abstract（参考訳）: 窒化ケイ素は将来の量子通信と計算装置の発展の鍵となる材料として登場した。 しかし、製造から光学的特徴まで、これらのデバイスを次世代のポテンシャルへと進化させるために必要な包括的な開発プロセスを確立する上では、課題が続いている。 開始から終了までのプロセス全体を制御することは、デバイスモデリングとともに、より効率的でタイムリーなイテレーションと最適化を可能にします。 ここでは, ベンチトッププロセスについて紹介する。 装置製造には室内の化学量測定法を用いており、光学的損失と材料特性の包括的評価を行っている。 デバイスの屈折率の理解と制御は、デバイスジオメトリやグループインデックスの予測に不可欠である。 マイクロリング共振器をシミュレートし,光ソリトン生成への応用を実証する。

関連論文リスト

• PeroMAS: A Multi-agent System of Perovskite Material Discovery [51.859972927223936]
  ペロブスカイト太陽電池(PSC)は優れた光電子性能とコストポテンシャルで有名である。 既存のAIアプローチは主に、マテリアルデザイン、プロセス最適化、プロパティ予測など、独立したモデルに焦点を当てている。 ペロブスカイト材料発見のためのマルチエージェントシステムPeroMASを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-10T09:33:06Z)
• Machine-Learning-Assisted Photonic Device Development: A Multiscale Approach from Theory to Characterization [80.82828320306464]
  フォトニックデバイス開発(PDD)は、様々な波長、スケール、アプリケーションにまたがる光を制御する新しいデバイスの設計と実装において大きな成功を収めた。 PDDは、設計パラメータからデバイス動作を導出する、デバイス性能をシミュレーションする、最適なデバイスを製造する、デバイス性能を測定する、という5段階の反復的プロセスである。 PDDは、大規模な最適化の展望、構造的または光学的特徴の不確実性、堅牢な製造プロセスの実装の困難に悩まされている。 本稿では,機械学習支援型PDDの実現に向けて,これらの手法の総合的な展望を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-24T23:32:54Z)
• AutoChemSchematic AI: Agentic Physics-Aware Automation for Chemical Manufacturing Scale-Up [2.5875933818780363]
  現在のAIシステムは、重要なエンジニアリングスキーマを確実に生成することはできない。 産業用PFDとPIDの自動生成のためのクローズドループ物理対応フレームワークを提案する。 本研究では,本フレームワークが高忠実度でシミュレータ検証されたプロセス記述を生成することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-30T13:32:00Z)
• Roadmap on Atomic-scale Semiconductor Devices [1.479299092942778]
  半導体中のスピン状態は、量子ビットに対して非常に安定で耐雑音性のある環境を提供する。 1998年、ケインはドナー原子の核スピンと電子スピンをシリコンに使用することを提案した。 本稿は、金氏の提案から25年を振り返る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-08T14:34:56Z)
• Optimization of Quantum-dot Qubit Fabrication via Machine Learning [0.0]
  我々は、インライン走査型電子顕微鏡を解釈するために畳み込みニューラルネットワークを訓練する。 この戦略は、5次元の設計空間内でモデルリソグラフィープロセスの最適化によって実証される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-15T22:30:49Z)
• Hybrid integration of silicon photonic devices on lithium niobate for optomechanical wavelength conversion [0.0]
  従来のピック・アンド・プレイス・アイデアに基づく新しい統合手法を提案する。 我々は、最先端の波長変換特性を持つニオブ酸シリコンハイブリッドデバイスを組み立てる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-16T16:51:11Z)
• Rapid characterisation of linear-optical networks via PhaseLift [51.03305009278831]
  集積フォトニクスは優れた位相安定性を提供し、半導体産業によって提供される大規模な製造性に依存することができる。 このような光回路に基づく新しいデバイスは、機械学習アプリケーションにおいて高速でエネルギー効率の高い計算を約束する。 線形光ネットワークの転送行列を再構成する新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-01T16:04:22Z)
• Inverse-designed photon extractors for optically addressable defect qubits [48.7576911714538]
  フォトニックデバイスの逆設計最適化は、スピン光子インタフェースの臨界パラメータを調整する際に、前例のない柔軟性を実現する。 逆設計のデバイスは、単一の光子エミッタのスケーラブルな配列の実現、新しい量子エミッタの迅速なキャラクタリゼーション、センシングと効率的な隠蔽機構を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-24T04:30:14Z)
• Predictive modeling approaches in laser-based material processing [59.04160452043105]
  本研究の目的は,レーザー加工が材料構造に及ぼす影響を自動予測することである。 その焦点は、統計的および機械学習の代表的なアルゴリズムのパフォーマンスに焦点を当てている。 結果は、材料設計、テスト、生産コストを削減するための体系的な方法論の基礎を設定することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-13T17:28:52Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。