| 研究課題/領域番号 |
19H02629
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分30020:光工学および光量子科学関連
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
浅野 卓 京都大学, 工学研究科, 准教授 (30332729)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
17,290千円 (直接経費: 13,300千円、間接経費: 3,990千円)
2021年度: 5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円)
2020年度: 5,460千円 (直接経費: 4,200千円、間接経費: 1,260千円)
2019年度: 6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)
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| キーワード | フォトニック結晶 / 機械学習 / ナノ共振器 / 構造最適化 / 同時最適化 / 繰り返し最適化 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
フォトニック結晶共振器は波長程度の微小領域への強い光閉じ込めを可能にする技術であり、これを用いて従来にない様々な光機能が創出されてきた。しかし、その構造が高い自由度を持つ一方、光学特性の解析には計算量の多い第一原理計算が必要であるため、その潜在能力を十分に活用した設計ができていない。本研究では、第一原理計算で求めた、構造と光学特性の対を複数個用意し、これを訓練データとして機械学習モデルを構築し、学習済みモデルに光学特性を高速に予測させつつ高次元の設計パラメータ空間中での構造最適化を可能にする手法を開発する。これを応用上重要な様々なフォトニック結晶共振器に適用し、その潜在能力を最大限引き出す。
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| 研究成果の概要 |
フォトニック結晶共振器は波長程度の微小領域への強い光閉じ込めを可能にする技術であり、これを用いて光と物質の相互作用の増大や、光の動的操作等の従来にない光機能が創出されてきた。しかしフォトニック結晶は高い構造自由度をもつため、従来手法ではその潜在能力を十分に活用する設計ができていなかった。本研究では、その設計に機械学習を活用することを提案・検討し、高次元の構造パラメータ空間を効率的に探索して最適化を行える手法を開発した。そして、これを適用することで、超高Q値共振器の歩留まり向上、シリコンラマンレーザの閾値低減、電気制御光転送チップの実現等の実デバイスの性能向上や新規機能発現を達成した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の第一の意義は多数の構造パラメータをもち、かつ個々の構造の特性計算に時間のかかるデバイスの構造を効率よく最適化する手法を実現したという点である。これはフォトニック結晶に限らず広く適用できる手法であり、学術的にも社会的にも重要な成果といえる。また、本手法を用いて設計し、作製されたデバイスにおいて、大幅な性能向上や電気制御光転送などの新機能が実現されたことは光情報技術の発展に大きく寄与している。機械学習によって単に既存の構造の性能を予測することは広く行われているが、本研究ではさらに進んで未知のより性能の高い構造を提案できており、またそれが実際のデバイスで確認できていることの意義は大きい。
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