Femtosecond laser additive and subtractive micro-processing: enabling a high-channel-density silica interposer for multicore fibre to silicon-photonic packaging
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Great strides have been made over the past decade to establish femtosecond lasers in advanced manufacturing systems for enabling new forms of non-contact processing of transparent materials. Research advances have shown that a myriad of additive and subtractive techniques is now possible for flexible 2D and 3D structuring of such materials with micro- and nano-scale precision. In this paper, these techniques have been refined and scaled up to demonstrate the potential for 3D writing of high-density optical packaging components, specifically addressing the major bottleneck for efficiently connecting optical fibres to silicon photonic (SiP) processors for use in telecom and data centres. An 84-channel fused silica interposer was introduced for high-density edge coupling of multicore fibres (MCFs) to a SiP chip. Femtosecond laser irradiation followed by chemical etching was further harnessed to open alignment sockets, permitting rapid assembly with precise locking of MCF positions for efficient coupling to laser written optical waveguides in the interposer. A 3D waveguide fanout design provided an attractive balancing of low losses, mode-matching, high channel density, compact footprint, and low crosstalk. The 3D additive and subtractive processes thus demonstrated the potential for higher scale integration and rapid photonic assembly and packaging of micro-optic components for telecom interconnects, with possible broader applications in integrated biophotonic chips or micro-displays.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».