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Machine learning pattern recognition in integrated silicon photonics design

Par Conseil national de recherches du Canada

DOITrouver le DOI : https://doi.org/10.1109/PN50013.2020.9166993
AuteurRechercher : 1; Rechercher : 1; Rechercher : 1; Rechercher : 1; Rechercher : 1; Rechercher : 1; Rechercher : 1; Rechercher : 2; Rechercher : ; Rechercher : ; Rechercher :
Affiliation
  1. Conseil national de recherches du Canada. Électronique et photonique avancées
  2. Conseil national de recherches du Canada. Technologies numériques
FormatTexte, Article
Conférence2020 Photonics North (PN), May 26-28, 2020, Niagara Falls, Ontario
Description physique1 p.
Sujetnanophotonics; silicon photonics; optimization; machine learning; pattern recognition; principal component analysis (PCA); dimensionality reduction; inverse design
Résumé
The optimization of complex high-dimensional photonic structures is often limited by computational resources. Current techniques based on global optimization algorithms or shape/topology inverse design treat design variables as entirely independent. However, there is often correlation between the input variables and patterns in the design outcomes. We review our strategy of using machine learning pattern recognition for building the performance map of a high-dimensional design space, thereby quickly guiding the search to a small region of interest and significantly improving the computational efficiency. This strategy is found beneficial in both forward and inverse design process flow.
Date de publication
Maison d’éditionIEEE
Dans
Série
  • Photonics North.
Langueanglais
Publications évaluées par des pairsOui
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Identificateur de l’enregistrement9d9404b9-7fbf-4d34-937d-b5abeb4d8fcb
Enregistrement créé2021-07-21
Enregistrement modifié2021-07-23
Date de modification :