Silicon‐Integrated Next‐Generation Plasmonic Devices for Energy‐Efficient Semiconductor Applications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Silicon (Si)‐based integrated photonics has demonstrated significant advances in miniaturization and performance, yet critical challenges remain in achieving efficient on‐chip communication at high bandwidths. This review asserts that next‐generation Si‐integrated plasmonics, particularly through advanced architectures like coupled hybrid plasmonic waveguides (CHPWs) and the strategic use of complementary metal–oxide–semiconductor (CMOS)‐compatible materials, offer a critical pathway to overcome these limitations. Plasmonic devices on Si and silicon‐on‐insulator (SOI) substrates enable subwavelength light confinement and enhanced light‐matter interactions through hybrid modes. However, integrating traditional plasmonic materials like gold (Au) and silver (Ag) into Si‐based platforms presents significant challenges, particularly due to their incompatibility with standard Si processing techniques and their increased optical losses at longer wavelengths, which can hinder performance in near‐infrared applications. Distinctively focusing on viable integration strategies, this review explores recent progress in Si‐integrated hybrid‐mode plasmonic devices, highlighting the potential of transparent conductive oxides (TCOs) like indium tin oxide (ITO) for low‐loss, tunable operation. Key device topologies, including CHPWs and dielectric‐based heterostructures, are examined in depth, alongside CMOS‐aligned fabrication techniques and practical considerations. By critically comparing various plasmonic approaches and identifying their respective advantages and limitations, a path toward realizing the full potential of plasmonics in shaping the future of high‐performance, Si‐based integrated photonics is charted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».