Innovative Inverse-Design Approach for On-Chip Computational Spectrometers: Enhanced Performance and Reliability

分光计 可靠性(半导体) 计算机科学 反向 光谱分辨率 成像光谱仪 电子工程 功率(物理) 光学 物理 工程类 数学 天文 几何学 谱线 量子力学
作者
Ang Li,Yifan Wu,Gongyuan Zhang,Chang Wang,Jijun He,Yaqi Shi,Zongyin Yang,Shilong Pan
出处
期刊:Engineering [Elsevier BV]
标识
DOI:10.1016/j.eng.2024.07.011
摘要

Computational spectrometers utilizing disordered structures have emerged as promising solutions for meeting the imperative demand for integrated spectrometers, offering high performance and improved resilience to fabrication variations and temperature fluctuations. However, the current computational spectrometers are impractical because they rely on a brute-force random design approach for disordered structures. This leads to an uncontrollable, non-reproducible, and suboptimal spectrometer performance. In this study, we revolutionize the existing paradigm by introducing a novel inverse design approach for computational spectrometers. By harnessing the power of inverse design, which has traditionally been applied to optimize single devices with simple performance, we successfully adapted it to optimize a complex system comprising multiple correlated components with intricate spectral responses. This approach can be applied to a wide range of structures. We validated this by realizing a spectrometer utilizing a new type of disordered structure based on interferometric effects that exhibits negligible loss and high sensitivity. For a given structure, our approach yielded a remarkable 12-times improvement in the spectral resolution and a four-fold reduction in the cross-correlation between the filters. The resulting spectrometer demonstrated reliable and reproducible performance with the precise determination of structural parameters.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
SciGPT应助YXY采纳,获得10
1秒前
苹果雁桃发布了新的文献求助10
1秒前
善良果汁发布了新的文献求助10
1秒前
2秒前
学习ing完成签到,获得积分10
2秒前
小二郎应助lb采纳,获得10
3秒前
solar@2030完成签到,获得积分10
3秒前
YAOYAO完成签到,获得积分0
4秒前
123333发布了新的文献求助10
4秒前
xqy完成签到,获得积分10
4秒前
纳川发布了新的文献求助10
4秒前
NCU-Xzzzz完成签到,获得积分10
4秒前
卓垚完成签到,获得积分10
5秒前
WYN完成签到,获得积分10
5秒前
叶子完成签到,获得积分10
5秒前
从容明辉关注了科研通微信公众号
5秒前
ZJL完成签到,获得积分10
6秒前
心念完成签到 ,获得积分10
6秒前
煤袋星云完成签到,获得积分10
7秒前
小Z完成签到,获得积分10
7秒前
perfect完成签到 ,获得积分10
7秒前
Underwood111完成签到,获得积分10
7秒前
王二蛋完成签到,获得积分10
7秒前
苹果雁桃完成签到,获得积分10
7秒前
jasmime完成签到,获得积分10
8秒前
Yasss完成签到,获得积分10
8秒前
Dawn完成签到,获得积分10
8秒前
Atlantis完成签到,获得积分10
8秒前
英俊的铭应助123333采纳,获得10
8秒前
开心的灵枫完成签到 ,获得积分10
9秒前
9秒前
10秒前
史永桂完成签到,获得积分10
10秒前
WHB完成签到,获得积分10
10秒前
Lydia完成签到,获得积分10
11秒前
笑一笑完成签到,获得积分10
11秒前
阿白完成签到,获得积分10
11秒前
神经蛙完成签到 ,获得积分10
11秒前
小怪兽完成签到,获得积分10
12秒前
安江涛完成签到,获得积分10
12秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
PowerCascade: A Synthetic Dataset for Cascading Failure Analysis in Power Systems 2000
Various Faces of Animal Metaphor in English and Polish 800
The SAGE Dictionary of Qualitative Inquiry 610
Signals, Systems, and Signal Processing 610
On the Dragon Seas, a sailor's adventures in the far east 500
Yangtze Reminiscences. Some Notes And Recollections Of Service With The China Navigation Company Ltd., 1925-1939 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6345052
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8159704
关于积分的说明 17157932
捐赠科研通 5401167
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2860686
邀请新用户注册赠送积分活动 1838526
关于科研通互助平台的介绍 1688041