Design of a silicon Mach–Zehnder modulator via deep learning and evolutionary algorithms

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Autor(es): dc.contributorUniversidade Estadual Paulista (UNESP)-
Autor(es): dc.contributorCentre for Research and Development in Telecommunications (CPQD)-
Autor(es): dc.contributorÉcole de Technologie Supérieure (ÉTS)-
Autor(es): dc.contributorUniversity College London (UCL)-
Autor(es): dc.contributorInfinera Unipessoal Lda-
Autor(es): dc.creatorAparecido de Paula, Romulo-
Autor(es): dc.creatorAldaya, Ivan-
Autor(es): dc.creatorSutili, Tiago-
Autor(es): dc.creatorFigueiredo, Rafael C.-
Autor(es): dc.creatorPita, Julian L.-
Autor(es): dc.creatorBustamante, Yesica R. R.-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-08-21T17:45:51Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-08-21T17:45:51Z-
Data de envio: dc.date.issued2025-04-29-
Data de envio: dc.date.issued2023-11-30-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://dx.doi.org/10.1038/s41598-023-41558-8-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://hdl.handle.net/11449/308522-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/11449/308522-
Descrição: dc.descriptionAs an essential block in optical communication systems, silicon (Si) Mach–Zehnder modulators (MZMs) are approaching the limits of possible performance for high-speed applications. However, due to a large number of design parameters and the complex simulation of these devices, achieving high-performance configuration employing conventional optimization methods result in prohibitively long times and use of resources. Here, we propose a design methodology based on artificial neural networks and heuristic optimization that significantly reduces the complexity of the optimization process. First, we implemented a deep neural network model to substitute the 3D electromagnetic simulation of a Si-based MZM, whereas subsequently, this model is used to estimate the figure of merit within the heuristic optimizer, which, in our case, is the differential evolution algorithm. By applying this method to CMOS-compatible MZMs, we find new optimized configurations in terms of electro-optical bandwidth, insertion loss, and half-wave voltage. In particular, we achieve configurations of MZMs with a 40GHz bandwidth and a driving voltage of 6.25V , or, alternatively, 47.5GHz with a driving voltage of 8V . Furthermore, the faster simulation allowed optimizing MZM subject to different constraints, which permits us to explore the possible performance boundary of this type of MZMs.-
Descrição: dc.descriptionInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais, Ministério da Ciência, Tecnologia, Inovações e Comunicações-
Descrição: dc.descriptionMinistério da Ciência, Tecnologia, Inovações e Comunicações-
Descrição: dc.descriptionFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)-
Descrição: dc.descriptionConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)-
Descrição: dc.descriptionCenter for Advanced and Sustainable Technologies State University of Sao Paulo (UNESP), SP-
Descrição: dc.descriptionCentre for Research and Development in Telecommunications (CPQD), SP-
Descrição: dc.descriptionDepartment of Electrical Engineering École de Technologie Supérieure (ÉTS)-
Descrição: dc.descriptionDepartment of Electronic and Electrical Engineering University College London (UCL), Gower St-
Descrição: dc.descriptionInfinera Unipessoal Lda-
Descrição: dc.descriptionCenter for Advanced and Sustainable Technologies State University of Sao Paulo (UNESP), SP-
Descrição: dc.descriptionInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais, Ministério da Ciência, Tecnologia, Inovações e Comunicações: 01.19.0088.00-
Descrição: dc.descriptionMinistério da Ciência, Tecnologia, Inovações e Comunicações: 01.19.0088.00-
Descrição: dc.descriptionFAPESP: 2015/24517-8-
Descrição: dc.descriptionCNPq: 305104/2021-7-
Descrição: dc.descriptionCNPq: 311035/2018-3-
Descrição: dc.descriptionCNPq: 432303/2018-9-
Idioma: dc.languageen-
Relação: dc.relationScientific Reports-
???dc.source???: dc.sourceScopus-
Título: dc.titleDesign of a silicon Mach–Zehnder modulator via deep learning and evolutionary algorithms-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
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