Silicon photonics: some remaining challenges
Notice bibliographique
Résumé
This paper discusses some of the remaining challenges for silicon photonics, and how we at Southampton University have approached some of them. Despite phenomenal advances in the field of Silicon Photonics, there are a number of areas that still require development. For short to medium reach applications, there is a need to improve the power consumption of photonic circuits such that inter-chip, and perhaps intra-chip applications are viable. This means that yet smaller devices are required as well as thermally stable devices, and multiple wavelength channels. In turn this demands smaller, more efficient modulators, athermal circuits, and improved wavelength division multiplexers. The debate continues as to whether on-chip lasers are necessary for all applications, but an efficient low cost laser would benefit many applications. Multi-layer photonics offers the possibility of increasing the complexity and effectiveness of a given area of chip real estate, but it is a demanding challenge. Low cost packaging (in particular, passive alignment of fibre to waveguide), and effective wafer scale testing strategies, are also essential for mass market applications. Whilst solutions to these challenges would enhance most applications, a derivative technology is emerging, that of Mid Infra-Red (MIR) silicon photonics. This field will build on existing developments, but will require key enhancements to facilitate functionality at longer wavelengths. In common with mainstream silicon photonics, significant developments have been made, but there is still much left to do. Here we summarise some of our recent work towards wafer scale testing, passive alignment, multiplexing, and MIR silicon photonics technology.
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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 | 0,012 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,008 |
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 ».