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Enregistrement W4306993244 · doi:10.1364/oe.471884

Complex 10-nm resolution nanogap and nanowire geometries for plasmonic metasurface miniaturization

2022· article· en· W4306993244 sur OpenAlexfundno aff
Mitchell Semple, K. G. Scheuer, R. G. DeCorby, Ashwin K. Iyer

Notice bibliographique

RevueOptics Express · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMetamaterials and Metasurfaces Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta InnovatesCMC Microsystems
Mots-clésPlasmonMetamaterialMiniaturizationMaterials scienceNanowireNanolithographyNanophotonicsAperture (computer memory)FabricationOptoelectronicsOpticsNanotechnologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Emerging electromagnetic inverse design methods have pushed nanofabrication methods to their limits to extract maximum performance from plasmonic aperture-based metasurfaces. Using plasmonic metamaterial-lined apertures as an example, we demonstrate the importance of fine nanowire and nanogap features for achieving strong miniaturization of plasmonic nanoapertures. Metamaterial-lined nanoapertures are miniaturized over bowtie nanoapertures with identical minimum feature sizes by a factor of 25% without loss of field enhancement. We show that features as small as 10 nm can be reliably patterned over the wide areas required of metasurfaces using the helium focused ion beam microscope. Under imperfect fabrication conditions, we achieve 11-nm-wide nanogaps and 12-nm-wide nanowires over an area of 13 µm 2 , and successfully validate our results with optical characterization and comparable full-wave simulations.

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 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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,347
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,229 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2022
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Résumé présentoui

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