We propose a machine learning-based framework to predict the fabrication uncertainty and evaluate the effective-index shift in multi-ring integrated filtering elements. Excellent results are achieved in predicting each ring’s effective-index shift.

Machine Learning Aided Prediction of Fabrication Uncertainties in Integrated Multi-Ring Filters / Tunesi, Lorenzo; Khan, Ihtesham; Masood, MUHAMMAD UMAR; Marchisio, Andrea; Ghillino, Enrico; Curri, Vittorio; Carena, Andrea; Bardella, Paolo. - ELETTRONICO. - (2023), pp. 1-2. (Intervento presentato al convegno CLEO: Science and Innovations tenutosi a San Jose, CA, United States nel 7-12 May 2023) [10.1364/CLEO_SI.2023.STh4H.2].

Machine Learning Aided Prediction of Fabrication Uncertainties in Integrated Multi-Ring Filters

Lorenzo Tunesi;Ihtesham Khan;Muhammad Umar Masood;Andrea Marchisio;Vittorio Curri;Andrea Carena;Paolo Bardella
2023

Abstract

We propose a machine learning-based framework to predict the fabrication uncertainty and evaluate the effective-index shift in multi-ring integrated filtering elements. Excellent results are achieved in predicting each ring’s effective-index shift.
2023
978-1-957171-25-8
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11583/2980626