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Enregistrement W4410770912 · doi:10.1109/jstqe.2025.3574059

Single-Etch Silicon Nitride Grating Couplers for Multiband Applications in Quantum and Fiber Communications

2025· article· en· W4410770912 sur OpenAlexafffund
Radovan Korček, Daniel Benedikovič, Cameron Horvath, Shurui Wang, Martin Vachon, Rubin Ma, Jens H. Schmid, Pavel Cheben, Winnie N. Ye

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal of Selected Topics in Quantum Electronics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensApplied Nanotools (Canada)National Research Council CanadaCarleton University
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceOptoelectronicsSilicon nitrideGratingOptical fiberSiliconFiber Bragg gratingNitrideOpticsNanotechnologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Silicon nitride (Si3N4) is an attractive alternative to the silicon-on-insulator platform due to its broad spectral transparency window, low waveguide losses, and negligible twophoton absorption. However, the moderate refractive index contrast between the Si3N4 waveguide core and the cladding presents challenges, including limiting the efficiency and performance of surface grating fiber-chip coupling devices. Addressing this issue is crucial to fully leveraging the advantages offered by the silicon nitride platform. While various strategies have been developed to enhance the performance of surface grating couplers, they often come with increasingly complex fabrication requirements. In this work, we present a set of highefficiency silicon nitride grating couplers using standard singleetch fabrication processes. The devices are designed for three spectral regions: 950 nm, 1310 nm, and 1550 nm. Uniform grating couplers demonstrated experimental coupling efficiencies between -5.9 dB and -3.1 dB. Record-breaking performance was achieved using subwavelength metamaterial apodization and beam focalization, resulting in fiber-chip coupling losses as low as -2.5 dB, all achieved through a straight-forward single-etch fabrication process.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,791
Score d'incertitude au seuil0,649

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,254 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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