[19p-Z10-1~15] 3.11 フォトニック構造・現象

[19p-Z10-8] 非対称L3ナノ共振器の機械学習による高Q値化

〇(B)福田 明星¹、浅野 卓²、川勝 太郎¹、野田 進²、高橋 和¹ (1.大阪府大院工、2.京大院工)

キーワード：フォトニック結晶、機械学習

2次元フォトニック結晶ナノ共振器の応用においてQ値は重要な性能指数である．これに関して近年，機械学習を活用することで，従来放置されていた多くの構造パラメータの最適化が可能になり，飛躍的な設計Q値の向上が実現しつつある ．これらの検討においては，対称性に基づく放射損失の抑制を重視した最適化を行ってきたが，構造自由度の高さという観点からは非対称な構造も興味深い．また，作製揺らぎのため実際の構造で対称性を完全に保つことはできないため，対称な共振器設計が実験的にも優位であるかどうかは自明ではない．さらに実際の応用において共振器に導波路等が付加されると対称性が損なわれるため，非対称な構造に対して機械学習による最適化が可能かどうかを検討することは重要である．今回，L3ナノ共振器を対象として非対称構造の学習と，それに基づく高Q値化を試みたので報告する．