THE ROYAL INSTITUTION FOR THE ADVANCEMENT OF LEARNING / MCGILL UNIVERSITY

Objet publié

Ce projet utilise des algorithmes d’apprentissage machine pour mettre au point des circuits photoniques à performance supérieure de la prochaine génération. Pour pousser l’approche encore plus loin, nous tirons parti de l’apprentissage machine en recourant au jumelage numérique de composants photoniques au silicium afin de pouvoir détecter précisément et corriger à l’avance les variations induites par la fabrication. Les circuits photoniques intégrés renforcent l’utilité des systèmes optiques en rehaussant leur performance tout en réduisant la taille et le coût. La photonique fondée sur le silicium, en particulier, exploite l’infrastructure de miniaturisation microélectronique omniprésente pour créer des modules optiques complexes capables d’être intégrés dans un iPhone et servir dans diverses applications allant des communications optiques et quantiques à l’établissement de diagnostics médicaux. Les applications de l’avenir exigeront une réduction supplémentaire de la taille des dispositifs et une multiplication de leurs fonctions. La création de fonctionnalités optiques supérieures aux optiques traditionnelles compte parmi les principaux défis à relever pour réaliser ces objectifs. La variabilité de la performance induite par la miniaturisation en est un autre.