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Enregistrement W3159765013 · doi:10.1002/lpor.202000542

Breaking the Coupling Efficiency–Bandwidth Trade‐Off in Surface Grating Couplers Using Zero‐Order Radiation

2021· article· en· W3159765013 sur OpenAlexafffund
Alejandro Sánchez‐Postigo, Robert Halir, J. Gonzalo Wangüemert‐Pérez, Alejandro Ortega‐Moñux, Shurui Wang, Martin Vachon, Jens H. Schmid, Dan‐Xia Xu, Pavel Cheben, Íñigo Molina‐Fernández

Notice bibliographique

RevueLaser & Photonics Review · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaMinisterio de Ciencia, Innovación y UniversidadesUniversidad de Málaga
Mots-clésMaterials scienceOpticsGratingPhotonicsOptoelectronicsBandwidth (computing)Silicon photonicsDiffraction gratingBroadbandWaferSiliconDiffractionPhysicsTelecommunicationsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Silicon photonics provides wafer‐scale fabrication of densely integrated photonic circuits that are enabling breakthrough applications in datacom, artificial intelligence, and healthcare. The sub‐micrometer mode size of silicon waveguides makes efficient coupling to conventional single mode fibers extremely challenging. While advanced surface grating couplers can achieve sub‐decibel coupling efficiencies, their operation relies on diffraction phenomena, which intrinsically limit the operational bandwidth. Here a novel type of surface coupler is experimentally demonstrated that overcomes the efficiency‐bandwidth limitation of conventional diffraction gratings by harnessing zero‐order radiation from a subwavelength metamaterial waveguide to a tilted silicon prism. The device achieves a coupling efficiency above 80% to an SMF‐28 fiber in a record 1‐dB bandwidth beyond 90 nm, opening new venues for highly efficient broadband fiber‐to‐chip surface coupling in silicon photonics.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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