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Estrazione di parametri caratteristici di VCSEL assistita da Machine Learning
Parole chiave LASER A SEMICONDUTTORE, MACHINE LEARNING
Riferimenti PAOLO BARDELLA
Descrizione La tesi ha come obiettivo l'identificazione di una procedura automatica per l'estrazione di parametri di fitting (quali le proprietà della cavità ottica e del materiale) di VCSEL, in grado di riprodurre le misure sperimentali (curve P-I, spettri ottici, RIN,...) con il modello per VCSEL disponibile nel software commerciale Synopsys Optsim®.
L'idea è di utilizzare tale modello (disponibile sia in Optsim sia come script MATLAB) per eseguire un numero elevato di simulazioni al variare dei parametri caratteristici del laser, utilizzando poi i risultati per allenare una rete neurale. Una volta correttamente allenata, tale rete dovrebbe essere in gradi di restituire la combinazione dei parametri in grado di riprodurre nel miglior modo possibile i dati sperimentali disponibili.
Non sono richieste conoscenze pregresse di Machine Learning o di Optsim; eventuali competenze fotoniche mancanti potranno essere integrate all'inizio della tesi.
Scadenza validita proposta 26/10/2025
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