メタマテリアルリザバーコンピューティングの確立

项目来源

日本学术振兴会基金(JSPS)

项目主持人

雨宮 智宏

项目受资助机构

東京科学大学

项目编号

25H00734

立项年度

2025

立项时间

未公开

研究期限

未知 / 未知

项目级别

国家级

受资助金额

45110000.00日元

学科

電気電子工学およびその関連分野

学科代码

未公开

基金类别

基盤研究(A)

关键词

メタマテリアル ; 深層学習 ; 集積フォトニクス ;

参与者

石坂雄平

参与机构

東京科学大学,工学院;関東学院大学,理工学部

项目标书摘要:Outline of Research at the Start:本研究では、深層学習のための次世代計算処理技術として、「メタマテリアルとシリコンフォトニクス技術を用いたチップ型光リザバー」を実現するとともに、それを用いたコンピューティング技術を確立する。具体的には、マルチモードシリコン導波路の任意箇所にメタマテリアルを装荷することで、強い非線形効果をもつ連続媒質型リザバーの実現を目指す。本申請課題で提案する光リザバーは、これまで報告されているディスクリート型ではなく、スケーリングが容易なチップ型であり、各種電子デバイスとの一体実装が可能である点が最大の特徴となる。

  • 排序方式:
  • 1
  • /
  • 1.Topological Photonic Integrated Circuits for Controlling Internal Degrees of Freedom of Light

    • 关键词:
    • SLOW-LIGHT
    • Amemiya, Tomohiro;Okada, Sho;Wang, XingXiang;Hu, Xiao
    • 《JOURNAL OF THE PHYSICAL SOCIETY OF JAPAN》
    • 2025年
    • 94卷
    • 10期
    • 期刊

    Topological photonics enables the systematic handling of internal degrees of freedom of light (optical spin and orbital angular momentum) in optical communications by introducing the concept of topology from mathematics into the field of photonics. This paper focuses on topological waveguides, which are the most important components in topological photonic systems, and explains the specific behavior caused by optical spins within waveguides.

    ...
  • 2.Realization of High-Speed 3D Waveguide Analysis Model via Transfer Learning Based on 2D-FDTD Simulation

    • 关键词:
    • 3D modeling;Fiber optic networks;Finite difference time domain method;Photonics;Waveguides;Analysis models;Device analysis;DNN;FDTD;FDTD simulations;High Speed;Optical-;Side tuning;Transfer learning;Waveguide analysis
    • Ichisawa, Gai;Okada, Sho;Amemiya, Tomohiro
    • 《2025 International Conference on Numerical Simulation of Optoelectronic Devices, NUSOD 2025》
    • 2025年
    • September 14, 2025 - September 18, 2025
    • Lodz, Poland
    • 会议

    In this study, we realized an optical device analysis program that achieves results equivalent to those of 3DFDTD with a small amount of computation time and computational resources using transfer learning, and actually applied it to a 1 × 2 MMI coupler to discuss its usefulness. The proposed model has an R2 score of 0.901 and an analysis time of about 47.4 μs per calculation, which is sufficiently fast compared to the 3D-FDTD. © 2025 IEEE.

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  • 排序方式:
  • 1
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