SiEPIC openEBL: remote silicon photonic design-fabrication-testing enabled by open-source process design kits and design tools
Notice bibliographique
Résumé
We present the SiEPIC openEBL platform, an open-access, remote silicon photonic design-fabrication-testing workflow enabled by open-source process design kits (PDKs), electronic design automation (EDA) tools, a design submission and aggregation platform, and an automated electro-optic probe station. Design is supported using the open-source SiEPIC-Tools EDA, a Python-based tool that can operate as a standalone module for experienced designers or integrate with the KLayout layout viewer for ease of use. Additional support is provided for popular EDA tools such as gdsfactory and Luceda IPKISS. Designers utilize the mature SiEPIC EBeam PDK, which offers a variety of hardware-validated devices with accompanying measurement data and compact models, alongside experimental ones. Fabrication is performed using electron beam lithography, enabling rapid prototyping of photonic integrated circuits (PICs) and facilitating the transition from design to experimental validation within short turnaround times. Designs are aggregated through an open-source repository, allowing designers to submit and verify layouts. During the design and aggregation phase, designers can specify measurement sites and test routines for characterization using a PIC probe station. The probe station’s hardware configuration and control software are available in an open-source repository for replication in local facilities. The SiEPIC openEBL platform has been widely adopted, with over 3,000 students and researchers from 70 countries participating in the associated online edX course, Silicon Photonics Design, Fabrication, and Data Analysis. This paper presents an overview of the platform, its impact on silicon photonics education and research, and future directions to expand capabilities and improve accessibility within the silicon photonics ecosystem.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,052 | 0,041 |
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 ».