Real‐Time Self‐Optimization of Quantum Dot Laser Emissions During Machine Learning‐Assisted Epitaxy
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Le résumé fourni par la source
Abstract Traditional methods for optimizing light source emissions rely on a time‐consuming trial‐and‐error approach. While in situ optimization of light source gain media emission during growth is ideal, it has yet to be realized. In this work, in situ reflection high‐energy electron diffraction (RHEED) is integrated with machine learning (ML) to correlate the surface reconstruction with the photoluminescence (PL) of InAs/GaAs quantum dots (QDs), which serve as the active region of lasers. A lightweight ResNet‐GLAM model is employed for the real‐time processing of RHEED data as input, enabling effective identification of optical performance. This approach guides the dynamic optimization of growth parameters, allowing real‐time feedback control to adjust the QDs emission for lasers. InAs QDs on GaAs substrates are successfully optimized, with a 3.2‐fold increase in PL intensity and a reduction in full width at half maximum (FWHM) from 36.69 to 28.17 meV. Automated, in situ self‐optimized lasers with 5‐layer InAs QDs achieved electrically pumped continuous‐wave operation at 1240 nm with a low threshold current of 150 A cm − 2 at room temperature, an excellent performance comparable to samples grown through traditional manual multi‐parameter optimization methods. These results mark a significant step toward intelligent, low‐cost, and reproductive light emitters production.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Real‐Time Self‐Optimization of Quantum Dot Laser Emissions During Machine Learning‐Assisted Epitaxy
- Date Crossref
- 02/05/2025
- Éditeur
- Wiley
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Chinese Academy of Sciences pays non établi dans la noticeOrganisme public
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Institute of Semiconductors pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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University of Chinese Academy of Sciences pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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King Abdullah University of Science and Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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HS Photonics Co. Ltd. Xiangjiang Science & pays non établi dans la noticeEntreprise
Chinese Academy of Sciences, Institute of Semiconductors et University of Chinese Academy of Sciences, avec 2 autres affiliations.
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