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Enregistrement W4280619170 · doi:10.1364/prj.457066

Experimental demonstration of robust nanophotonic devices optimized by topological inverse design with energy constraint

2022· article· en· W4280619170 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevuePhotonics Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensNational Research Council CanadaMcGill University
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaChina Scholarship Council
Mots-clésComputer scienceRobustness (evolution)AlgorithmMaterials scienceWavelength-division multiplexingDemultiplexerInverseNanophotonicsOpticsTopology (electrical circuits)MultiplexingWavelengthOptoelectronicsPhysicsTelecommunicationsMathematicsChemistryGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we present the experimental results for integrated photonic devices optimized with an energy-constrained inverse design method. When this constraint is applied, optimizations are directed to solutions that contain the optical field inside the waveguide core medium, leading to more robust designs with relatively larger minimum feature size. We optimize three components: a mode converter (MC), a 1310 nm/1550 nm wavelength duplexer, and a three-channel C-band wavelength demultiplexer for coarse wavelength division multiplexing (CWDM) application with 50 nm channel spacing. The energy constraint leads to nearly binarized structures without applying independent binarization stage. It also reduces the appearance of small features. In the MC, well-binarized design, improved insertion loss, and cross talk are obtained as a result. Furthermore, the proposed constraint improves the robustness to fabrication imperfections as shown in the duplexer design. With energy constraint optimization, the corresponding spectrum shifts for the duplexer under <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline" id="m1"> <mml:mrow> <mml:mo form="prefix">±</mml:mo> <mml:mn>10</mml:mn> <mml:mtext> </mml:mtext> <mml:mi>nm</mml:mi> </mml:mrow> </mml:math> dimensional variations are reduced from 105 nm to 55 nm and from 72 nm to 60 nm for the 1310 nm and 1550 nm channel, respectively. In the CWDM demultiplexer, robustness toward <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline" id="m2"> <mml:mrow> <mml:mo form="prefix">±</mml:mo> <mml:mn>10</mml:mn> <mml:mtext> </mml:mtext> <mml:mi>nm</mml:mi> </mml:mrow> </mml:math> fabrication error is improved by a factor of 2. The introduction of the energy constraint into topological optimization demonstrates computational gain with better-performing designs.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,231 · 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