[20p-C301-1~13] 3.11 Photonic structures and phenomena

[20p-C301-5] Machine learning of the relationship between Q-factors of nanocavities and their structures

〇Takashi Asano¹, Susumu Noda¹ (1.Kyoto Univ.)

Keywords:photonic crystal, neural network

我々はSiスラブを用いた2次元フォトニック結晶ナノ共振器の高Q値化に取り組んでおり、 Q値1100万という世界最高の実験値を達成しているが、さらなるQ値の向上のためには吸収損失の低減と放射・散乱損失の低減が重要である。今回、大域的な構造最適化の可能性を探るべく、多数の共振器構造を用意して、ニューラルネットワークに構造とQ値の関係を学習させる検討を行ったので報告する。