2021年第82回応用物理学会秋季学術講演会

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CS コードシェアセッション » 【CS.2】 3.3 情報フォトニクス・画像工学、4.4 Information Photonicsのコードシェアセッション

[12p-N404-1~14] CS.2 3.3 情報フォトニクス・画像工学、4.4 Information Photonicsのコードシェアセッション

2021年9月12日(日) 13:30 〜 18:00 N404 (口頭)

山東 悠介(大阪技術研)、中村 友哉(阪大)、西崎 陽平(大阪技術研)

15:30 〜 15:45

[12p-N404-7] Machine learning approach to predict the output spectrum of different types of FBGs

〇(D)KOUSTAV DEY1、V Nikhil1、Sourabh Roy1 (1.Nat. Inst. of Tech. WL)

キーワード:Optical Neural Network, Deep Learning, Optical Computing

In this paper, an artificial neural network (ANN) model is proposed to demonstrate the different type of fiber Bragg gratings (FBGs) using a single model at the first time to the best of our knowledge. For this purpose, mainly three different types of FBGs such as normal, π-phase-shifted and chirped FBG has been taken into consideration. An exact spectrum was able to reproduce using this proposed ANN model with a smaller time compared to using other simulation tools.