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2021 年度 研究成果報告書

機械学習を活用したフォトニック結晶共振器の高性能化

研究課題

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研究課題/領域番号 19H02629
研究種目

基盤研究(B)

配分区分補助金
応募区分一般
審査区分 小区分30020:光工学および光量子科学関連
研究機関京都大学

研究代表者

浅野 卓  京都大学, 工学研究科, 准教授 (30332729)

研究期間 (年度) 2019-04-01 – 2022-03-31
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
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。

自由記述の分野

光量子電子工学

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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公開日: 2023-01-30  

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