Silicon photonics for the visible and near-infrared spectrum
Notice bibliographique
Résumé
Emerging applications in quantum information, microscopy, biosensing, depth sensing, and augmented reality demand miniaturized components in the visible (VIS) and near-infrared (NIR) spectrum with wavelengths between 380 and 1100 nm. Foundry silicon photonics, which has been optimized for telecommunication wavelengths, can be adapted to this wavelength range. In this article, we review recent developments in silicon photonics for VIS and NIR wavelengths, with a focus on platforms, devices, and photonic circuits fabricated in foundries. Foundries enable the creation of complex circuitry at a wafer scale. Platforms based on silicon nitride and aluminum oxide wave-guides compatible with complementary metal–oxide–semiconductor (CMOS) foundries are becoming available. As a result, highly functional photonic circuits are becoming possible. The key challenges are low-loss waveguides, efficient input/output coupling, sensitive detectors, and heterogeneous integration of lasers and modulators, particularly those using lithium niobate and other electro-optic materials. These elements, already developed for telecommunications, require further development for λ < 1100 nm. As short-wavelength silicon photonics technology advances, photonic integrated circuits can address a broader scope of applications beyond O- and C-band communication.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».