Visible and near-infrared photonic components library based on silicon nitride platform
Notice bibliographique
Résumé
In this paper we present a library of photonic components based on silicon nitride on insulator (SiNOI) waveguide platform. SiNOI is CMOS compatible technology hence it offers mass-scale and low-cost fabrication. It also exhibit much lower propagation losses and thermo-optical coefficient when compared to silicon on insulator (SOI) technology. In addition, it is more tolerant to fabrication tolerance and have wide transparency range from visible to mid-infrared. The SiNOI platform consists of a 400 nm thick SiN layer with 4.5 μm buried silicon dioxide oxide and 3 μm oxide cladding. The library includes single mode waveguides, bend waveguides, power dividers (directional couplers and multimode interferometers), strip to slot mode converters and grating couplers. Components for both the near infrared wavelength at λ=1550 nm and the visible wavelength at λ=633nm are included in this library. These components are the building blocks of various photonic devices and systems for different applications such as light detection and ranging (Lidar) and chemical or biological sensing. The components in the library have been designed and optimized using finite difference eigenmode (FDE) and finite difference time domain (FDTD) solvers. The components of this library were fabricated using applied nanotools (ANT) SiN multi-project wafer (MPW) run. In this MPW run electron beam lithography is used for waveguide patterning. The minimum feature size is 120 nm and the minimum feature spacing is 120 nm. Fully-etched devices are created using anisotropic inductively coupled plasma - reactive ion etching (ICP-RIE) process. The components were experimentally characterized and measurement results were obtained.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,005 |
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 ».