(Invited) Rare Earth Doped Light Emitting Thin Film Materials for Silicon Photonics
Notice bibliographique
Résumé
Silicon photonic technology is becoming ubiquitous for data center, sensing and advanced photonic applications. However, one of the key challenges for silicon photonic microsystems is integrating materials which can provide optical gain. The leading approach involves hybrid bonding of III-V materials to silicon chips, which is expensive and difficult to scale. Alternatively, rare-earth-doped materials are promising for active device applications on silicon. Rare earth doped oxide thin films can be deposited using standard, low-cost, and wafer-scale methods directly on silicon and emit light in important bands for communications and other emerging applications. This presentation will cover recent progress on integrating rare-earth-doped materials into silicon photonic microsystems. It will focus on fabrication and integration methods, particularly reactive magnetron co-sputtering, which yields low-loss, high-gain thin films which can be deposited using a single post-processing step onto silicon photonic chips that have been fabricated in a silicon foundry. The fabrication challenges, spectroscopic properties, and device design requirements related to prospective materials, including ytterbium-, erbium- and thulium-doped oxides will be discussed. The talk will review the application of such films in light-emitting rare-earth-doped devices, including amplifiers and continuous-wave and pulsed lasers.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,037 | 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 ».