構造揺らぎの深層学習への活用によるナノフォトニクス素子の高性能化

Material type: 文書・図像類

Author: 田邉, 孝純

Publisher: -

Publication date: 2022

Material Format: Digital

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Note (General)：: type:textチャープフォトニック結晶導波路を用いた分光器を実現した．通常ナノフォトニクス素子は作成精度による限界がある．特に作成誤差の影響は大きいが，本研究では作成ゆらぎの結果得られる光の局在パタンを波長同定にもちいることで，作成精度を超えた波長分解能を実現した．各波長での局在パタンを予め測定...

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科研費研究者番号 : 40393805

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Material Type: 文書・図像類
Title: 構造揺らぎの深層学習への活用によるナノフォトニクス素子の高性能化
Author/Editor: 田邉, 孝純
Author Heading: 田邉, 孝純
Publication Date: 2022
Publication Date (W3CDTF): 2022
Alternative Title: コウゾウユラギノシンソウガクシュウエノカツヨウニヨルナノフォトニクスソシノコウセイノウカ
Kōzō yuragi no shinsō gakushū eno katsuyō ni yoru nanofotonikusu soshi no kōseinōka
Increased performance of nanophotonic devices by utilizing structural fluctuation information with deep learning
Periodical title: 科学研究費補助金研究成果報告書
Text Language Code: jpn
eng
Subject Heading: 光エレクトロニクス,フォトニック結晶,ナノフォトニクス
Target Audience: 一般
Note (General): type:text
チャープフォトニック結晶導波路を用いた分光器を実現した．通常ナノフォトニクス素子は作成精度による限界がある．特に作成誤差の影響は大きいが，本研究では作成ゆらぎの結果得られる光の局在パタンを波長同定にもちいることで，作成精度を超えた波長分解能を実現した．各波長での局在パタンを予め測定しておき，2次元マップ化する．未知の波長入力のパタンに，その2次元行列の逆行列を積算することで，スペクトルを再構築する．スペクトル分解能0.8 nm以下を得ることに成功した． We have demonstrated a spectrometer using a chirped photonic crystal waveguide. Nanophotonic devices usually have limits due to fabrication precision. In particular, the effects of fabrication errors are significant. On the other hand, in this study, we have achieved a wavelength resolution exceeding the fabrication precision by using the light localization patterns resulting from fabrication fluctuations. We measure the localization pattern at each wavelength in advance and map it into a two-dimensional matrix. By multiplying the inverse matrix of this two-dimensional matrix by the pattern of unknown wavelength input, we reconstruct the spectrum. We have successfully achieved a spectral resolution of less than 0.8 nm.
研究種目 : 挑戦的研究 (萌芽) 研究期間 : 2021～2022 課題番号 : 21K18912 研究分野 : 光エレクトロニクス
Access Restrictions: 限定公開
Related Material: 科研費研究者番号 : 40393805
Data Provider (Database): 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）
https://irdb.nii.ac.jp
Original Data Provider (Database): 慶應義塾大学 : 慶應義塾大学学術情報リポジトリ