Heterogeneous integration of III–V semiconductor lasers on thin-film lithium niobite platform by wafer bonding
Notice bibliographique
Résumé
Thin-film lithium niobate (TFLN) photonic integrated circuits (PICs) have emerged as a promising integrated photonics platform for the optical communication, microwave photonics, and sensing applications. In recent years, rapid progress has been made on the development of low-loss TFLN waveguides, high-speed modulators, and various passive components. However, the integration of laser sources on the TFLN photonics platform is still one of the main hurdles in the path toward fully integrated TFLN PICs. Here, we present the heterogeneous integration of InP-based semiconductor lasers on a TFLN PIC. The III–V epitaxial layer stack is adhesively bonded to a TFLN waveguide circuit. In the laser device, the light is coupled from the III–V gain section to the TFLN waveguide via a multi-section spot size converter. A waveguide-coupled output power above 1 mW is achieved for the device operating at room temperature. This heterogeneous integration approach can also be used to realize on-chip photodetectors based on the same epitaxial layer stack and the same process flow, thereby enabling large-volume, low-cost manufacturing of fully integrated III–V-on-lithium niobate systems for next-generation high-capacity communication applications.
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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 ».