Closing the Loop in Epitaxy with Machine Learning: Joint Optimization of Growth and Geometry in On-Chip Lasers
यह शोध पत्र एक मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो प्रस्तुत करता है जो मल्टी-ऑब्जेक्टिव बायेसियन ऑप्टिमाइज़ेशन और वेरिएशनल ऑटोएनकोडर्स को संयोजित करके III-V माइक्रोरिंग लेज़रों के लिए ग्रोथ और ज्योमेट्री मापदंडों को संयुक्त रूप से अनुकूलित करता है, जिससे 73% थ्रेशोल्ड वेरिएंस में कमी के साथ 100% लेज़िंग यील्ड प्राप्त होती है और डिवाइस की परिवर्तनशीलता के ज्यामितीय एवं भौतिक स्रोतों को सफलतापूर्वक अलग किया जाता है।