Evaluación de algoritmos de optimización de primer orden para la optimización topológica robusta de dispositivos nanofotónicos

Descripción del Articulo

La fotónica en silicio es un área en desarrollo emergente y constante en las últimas décadas. Los dispositivos fotónicos muestran potencial de aplicación para mejorar los sistemas de cómputo, telecomunicaciones y otras áreas. Sin embargo, aún es un reto integrar una gran cantidad de dispositivos fot...

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Detalles Bibliográficos
Autor: García Gonzales, José Leonidas
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2022
Institución:Universidad de Ingeniería y tecnología
Repositorio:UTEC-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.utec.edu.pe:20.500.12815/298
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12815/298
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Algoritmos de Optimización
Diseño Inverso
Fotónica Integrada
Métodos Numéricos
Optimización Topológica Robusta
Optimization Algorithms
Inverse Design
Integrated Photonic
Numeric Methods
Robust Topology Optimization
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.02
Descripción
Sumario:La fotónica en silicio es un área en desarrollo emergente y constante en las últimas décadas. Los dispositivos fotónicos muestran potencial de aplicación para mejorar los sistemas de cómputo, telecomunicaciones y otras áreas. Sin embargo, aún es un reto integrar una gran cantidad de dispositivos fotónicos fundamentales en un chip con área reducida y baja pérdida. En el presente trabajo se diseñaron dos dispositivos fundamentales: (i) bend y (ii) 2-channel wavelength-demultiplexer (WDM). Los diseños se realizaron en un área de 2µm × 2µm siguiendo una estrategia basada en optimización topológica robusta. Realizamos la evaluación y comparativa de cinco algoritmos de optimización de primer orden: (i) Limited-memory Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno with boundaries (L-BFGS-B), (ii) Method of Moving asymptotes (MMA), (iii) Covariance Matrix Adapatation Evolution Strategy (G-CMA-ES), (iv) Gradient Particle Swarm Optimization (GPSO) y (v) Gradient Genetic Algorithm (G-GA). Los últimos tres algoritmos son variaciones propuestas a sus versiones más populares (CMA-ES, PSO y GA) donde se incluye el cálculo de la gradiente para guiar su proceso de optimización. En nuestros resultados los diseños mejor optimizados presentan: (i) transmitancias mayores al 90 % y robustez ante errores de fabricación de dilatación y erosión, (ii) porcentaje de gris menor al 2 % y (iii) desempeño consistente y con cambios suaves en un rango de longitudes de onda (1500-1600 nm bend y 1250-1600 nm WDM) incluso si se eliminan sus regiones no conexas. Estos resultados son prometedores para (i) la integración de dispositivos WDM en un área menor al reportado en el estado del arte (<2.8µm × 2.8µm) y (ii) el diseño de bends con menores pérdidas que el diseño intuitivo-tradicional de 1µm de radio.
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