Group IV mid-IR photonics
Notice bibliographique
Résumé
Silicon and germanium are transparent up to approximately 8 μm and 15 μm, respectively, thus offering a range of applications in biochemical and environmental sensing, medicine, astronomy and communications [1]. Silicon-on-insulator (SOI), can be used only up to 4 μm due to the high absorption loss of silicon dioxide, and therefore alternative material platforms have to be utilized for longer wavelengths. Also, to fully exploit the transparency range of SOI, 400 or 500 nm thick overlayers need to be used rather than the most popular 220 nm platform [2]. In this paper we report record low loss MIR SOI strip and slot waveguides, as well as Vernier racetrack configurations. If the buried oxide can be removed and replaced with air, such a platform would be transparent up to 8 μm. We report a robust design based on single etch suspended Si waveguides. Ge-on-Si waveguides have already been demonstrated with losses of 2.5–3.0 dB/cm at λ=5.8 μm by Chang et. al [3] and Shen et. al [4]. We report a record low loss in Ge-on-Si and a demonstration of all optical modulation in such waveguides. Although Si is transparent beyond 1.1 μm, it has been demonstrated that it can be used as a photodetector if mid-bandgap states are created by ion implantation. In this paper we show that detection in Si can be extended to up to 2.5 μm by implantation of SOI waveguides with boron. Finally, we also report theoretical analysis of electroabsorption and electrorefraction in Ge.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,023 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».