講演情報
[C-3_C-4-30]深層学習を用いた高消光比多モード干渉計型光変調器の設計
〇浦部 拓海1、長屋 陸人1、荒川 太郎1 (1. 横浜国大)
キーワード：
半導体光デバイス、深層学習
光通信システム向け多モード干渉計型光変調器（MMIM)は高消光比・低電圧動作が期待されるが、電界印加領域のパターン設計が膨大であり、計算コストが高すぎるといった課題がある。これに対して本研究では、深層学習を利用した効率的な設計手法の確立を目指す。今回、本手法での構造最適化によって、消光比が大幅に向上する新規構造を得たので報告する。