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Enregistrement W4410818749 · doi:10.1016/j.xcrp.2025.102610

Multi-junction laser power converters exceeding 50% efficiency in the short wavelength infrared

2025· article· en· W4410818749 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueCell Reports Physical Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématiquesolar cell performance optimization
Établissements canadiensNational Research Council CanadaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesBundesministerium für Bildung und ForschungCanada Foundation for InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of CanadaGovernment of Ontario
Mots-clésConvertersInfraredWavelengthPower (physics)LaserOptoelectronicsMaterials scienceOpticsElectrical engineeringPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Photonic or laser power converters are crucial components in power-by-light systems. However, their use in long-distance applications has been hindered by low efficiencies and output voltages within the optical fiber transmission window of 1.3–1.6 μm laser wavelengths. Here, we improve and simplify the design and characterization processes for photonic power converters, exceeding 50% efficiency under 1.446 μm laser light. We develop a calibrated model predicting efficiency gains with increasing bandgap, reaching up to 57% efficiency at a 1.3-μm wavelength. As a first demonstration, we produce a high-efficiency device designed by the model: a four-junction InGaAsP photonic power converter with a conversion efficiency of 53.6% ± 1.3% and an output voltage above 2 V under 15.2 W/cm 2 of 1.446 μm laser light. These advances open new, practical pathways for integrating photonic power converters into telecommunication systems and unlock the potential to further optimize their design with machine learning algorithms trained with our predictive model.

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.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,455
Score d'incertitude au seuil0,409

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,218 · 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