JP2022524926A - 多層ナノ素子に基づく光処理デバイス - Google Patents
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Abstract
光処理デバイス（２００）は、基板（２１２）を有する第１の層（２１０）と、基板上に形成される複数のナノ素子（２４０ｉ）とを含む。第１の層に衝突する入力光ビームのパラメータを制御するように複数のナノ素子（２４０ｉ）の特徴が選択される。
Description
関連出願の相互参照
本出願は、２０１９年１月３１日に出願した「ＦＬＡＴ ＯＰＴＩＣＳ ＰＯＬＡＲＩＺＥＲ ＢＥＡＭ ＳＰＬＩＴＴＥＲ」という名称の米国仮特許出願第６２／７９９，３２４号、および２０１９年５月７日に出願した「ＬＩＧＨＴ ＰＲＯＣＥＳＳＩＮＧ ＤＥＶＩＣＥ ＢＡＳＥＤ ＯＮ ＭＵＬＴＩＬＡＹＥＲ ＮＡＮＯ－ＥＬＥＭＥＮＴＳ」という名称の米国仮特許出願第６２／８４４，４１６号の優先権を主張するものであり、それらの開示全体が参照により本明細書に組み込まれる。
本出願は、２０１９年１月３１日に出願した「ＦＬＡＴ ＯＰＴＩＣＳ ＰＯＬＡＲＩＺＥＲ ＢＥＡＭ ＳＰＬＩＴＴＥＲ」という名称の米国仮特許出願第６２／７９９，３２４号、および２０１９年５月７日に出願した「ＬＩＧＨＴ ＰＲＯＣＥＳＳＩＮＧ ＤＥＶＩＣＥ ＢＡＳＥＤ ＯＮ ＭＵＬＴＩＬＡＹＥＲ ＮＡＮＯ－ＥＬＥＭＥＮＴＳ」という名称の米国仮特許出願第６２／８４４，４１６号の優先権を主張するものであり、それらの開示全体が参照により本明細書に組み込まれる。
本明細書に開示される主題の実施形態は、概して、入射光ビームの１つまたは複数の性質を変更する光処理デバイスに関し、より詳細には、１つまたは複数の層にわたって分散されるナノ素子で入射光ビームの１つまたは複数の性質を制御するための技術およびプロセスに関する。
イメージング応用においてグレアもしくはホットスポットを低減させ、コントラストを強化し、または応力評価を行うために偏光部品が使用される。磁場、温度、分子構造、化学相互作用または音響振動の変化を測定するためにも偏光を使用できる。入射光ビームの特定の偏光状態を透過する一方で他の全てを遮断するために偏光子が使用される。偏光は、直線、円または楕円偏光を有することができる。
ビームスプリッティング偏光子１００が、入射光ビーム１０２（図１を参照のこと）を異なる直線偏光、それぞれＳ偏光およびＰ偏光の２つのビーム１０４および１０６へ分割する。理想の偏光ビームスプリッタの場合、これらの２つのビーム１０４および１０６は直交偏光で完全に偏光されるであろう（ビーム１０４上の点およびビーム１０６上の矢印がそれらの偏光を示す）。多くの一般的なビームスプリッティング偏光子の場合、しかしながら、２つの出力ビームの一方しか完全に偏光されない。他方のビームは偏光状態の混合を含み得る。
Ｔｈｏｒｌａｂｓ（Ｎｅｗ Ｊｅｒｓｅｙ、ＵＳＡ）ウェブサイト（例えば、ｗｗｗ．ｔｈｏｒｌａｂｓ．ｃｏｍを参照のこと）に記載されているように、偏光板ビームスプリッタは、前面に狭帯域ビームスプリッティングコーティング１１０が成膜されて製造されてよく、これらのコーティングは様々なレーザ波長のために設計される。従前の偏光ビームスプリッタがブルースター角で使用するために設計されるのとは異なり、これらの光学部品は４５°入射角で使用されるためのものであり、より簡単な装着を可能にする。光学部品は角度調整できるが、そうする結果として、達成可能な消光比の低下になるであろう。
偏光ビームスプリッタは、元の光ビーム１０２の入射に応じてｓ偏光１０４が４５°角で反射される一方でｐ偏光１０６が透過されるように設計される。ゴーストビーム１１２も存在し得るが、これはビームスプリッタ１００内の反射による。それ故、これらのビームスプリッタは、ｐ偏光成分１０６の高透過率および同時にｓ偏光成分１０４の高反射率を可能にするために離間される２つの反射帯域を持つ４５°高反射体とみなすことができる。
これらのプレートビームスプリッタの表面へ成膜されるハードコーティング１１０は、従来のコーティングで典型的に得られるより高い損傷閾値を提供する。高消光比、透過率または損傷閾値が必要である応用のためには、これらの光学部品は偏光ビームスプリッタキューブに勝る好適な選択肢である。
図１に例示されるもののような従来の偏光子ビームスプリッタは、特定の周波数に対して作用しかつ５００ＵＳＤ前後かかる数ｍｍ長の嵩高い構造である。この費用は、これらの構造が高価である特定の誘電体コーティングを使用することによって作用するという事実に由来する。
したがって、従前の偏光子の機能性を僅かな費用で達成する、単純で小さくかつ安価な偏光子の必要性がある。また、ビーム光の偏光以外も制御できる偏光子の必要性がある。
一実施形態によれば、基板を有する第１の層と基板上に形成される複数のナノ素子とを含む光処理デバイスがある。第１の層に衝突する入力光ビームのパラメータを制御するように複数のナノ素子の特徴が選択される。
別の実施形態によれば、入力光ビームを処理するための光処理デバイスを構成するための方法がある。同方法は、入力光ビームの特性を受け取るステップと、出力光ビームの特性に対する目標値を選択するステップであって、出力光ビームが、入力光ビームが光処理デバイスを通過した結果である、ステップと、入力光ビームの特性に、および出力光ビームの目標値に機械学習アルゴリズムを適用して、光処理デバイスと関連したナノ素子のパラメータを決定するステップと、決定したパラメータに基づいて光処理デバイスを構築するステップとを含む。
更に別の実施形態によれば、基板を有する第１の層と、基板上に形成される複数のナノ素子であって、少なくとも２つのナノ素子が互いに異なる特徴を有する、複数のナノ素子とを含む光処理デバイスがある。複数のナノ素子の特徴は、第１の層に衝突する入力光ビームのパラメータを制御するように選択される。
添付図面は、本明細書に組み込まれてその一部を構成するものであるが、１つまたは複数の実施形態を例示し、かつ説明と共に、これらの実施形態を説明する。
実施形態の以下の説明は添付図面を参照する。異なる図面における同じ参照番号は同じまたは同様の要素を識別する。以下の詳細な説明は本発明を限定しない。代わりに、本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲によって定められる。以下の実施形態は、簡潔にするために、多重のナノ素子を有する複数層を含む光処理ユニットに関して述べられる。しかしながら、本明細書に述べられる実施形態は、ナノ素子の複数層を有する光処理ユニットに限定されず、それは、ナノ素子の単一層だけまたはマイクロメートル範囲にあるサイズの素子を有する層を含み得る。
本明細書を通して「１つの実施形態」または「一実施形態」への言及は、一実施形態に関連して記載される特定の特徴、構造または特性が開示される主題の少なくとも１つの実施形態に含まれることを意味する。したがって、本明細書を通して様々な場所における句「１つの実施形態において」または「一実施形態において」の出現は、必ずしも同じ実施形態に言及しているわけではない。更に、特定の特徴、構造または特性は、１つまたは複数の実施形態において任意の適切な方式で組み合わされ得る。
一実施形態によれば、光処理デバイスは、制御されかつ予測可能な仕方で入射光ビームの少なくとも１つの特性を変えるように設計される。応用ごとに異なる、出力光ビームの所望の特性に応じて、様々なナノ素子がデバイスの１つまたは複数の層に製作される。デバイスは、１つまたは複数のナノ素子、例えば、ガラス基板の上に形成される極薄アモルファスシリコンを含む。ナノ素子の幅、高さおよび間隔は、多重の周波数を含む入力光ビームにおける各光周波数に対して最適化されてよい。このデバイスに非偏光が衝突すると、各偏光は透過されるか反射されて、ビームはその偏光に従って分割される。
光処理デバイスは、１つの実施形態において、適切にパターン化されている極薄厚さ（約５０ｎｍ）のシリコン材料から構築されてよく、そしてそれは可視および近赤外における任意の周波数で１００ｎｍ帯域幅に作用し得る。本発明者らの知識によれば、現在この厚さで開発されている光技術はない。このデバイスは、その非常に小さなフットプリントのため、オンチップ応用およびウェアラブル部品と統合できる。更には、そのようなデバイスは、小さなサイズおよび高価なコーティング層がないことにより既存の偏光子より非常に安価である。
図２は、互いの上に形成される３つの層２１０、２２０および２３０を含む光処理デバイス２００を図示する。前述したように、光処理デバイス２００は任意の層数、例えば、単一層と何百とは言わないまでも何十もの層との間の任意の数を有してよい。各層は１つまたは複数のナノ素子２４０ｉを含んでおり、「ｉ」は１以上の任意の値をとることができる。用語「ナノ素子」は、本明細書においてナノメートル範囲の少なくとも２つの辺を有する構造として定義される。
図３Ａが光処理デバイスを図示する一方で分解した図３Ｂおよび図３Ｃはナノ素子２４０ｉをより詳細に図示する。図３Ｂが層２１０の一部である基板２１２の上に多くのナノ素子が形成されているのを図示し、そして図３Ｃが、単一のナノ素子２４０ｉが長さＬ、幅Ｗおよび高さＨを有しているのを図示することに留意されたい。各ナノ素子のサイズおよび各ナノ素子の対応する層上の場所を制御することによって、反射および透過光ビームの１つまたは複数の性質を局所的に制御することが可能であるが、ここで性質とは、偏光、強度、振幅または位相を含むがこれに限定されない、多くの可能な性質の１つである。このように、光処理デバイス２００は従前の嵩高い光学部品（フィルタ、偏光子、ダイクロイック、レンズ）を置き換えることができ、したがって全ての光学（＝超高速）画像解析および統合光学測定のために直列に組み合わせることができる超扁平構造をもたらすことができる。
ナノ素子２４０ｉが高屈折率材料、例えばｎが３以上、から製作される一方で、層２１０の基板２１２は低屈折率材料、例えばｎが２以下、から製作される。基板は、１つの応用では、ガラスでよい。ナノ素子２４０ｉは、１つの応用ではＳｉから製作されてよい。１つの応用では、ナノ素子２４０ｉの各寸法Ｌ、ＷおよびＨは、衝突光ビームと関連した数波長λより小さい。１つの応用では、ナノ素子２４０ｉの辺はλ／５より小さい。更に別の応用では、ナノ素子の任意の辺のサイズはλ／３より小さい。更に別の応用では、ナノ素子の任意の辺のサイズはλ／２より小さい。
ナノ素子２４０ｉは、図３Ｃに例示されるように、基板の上に形成されてよい。しかしながら、ナノ素子２４０－１および２４０－２は、基板２１２に形成される溝に形成されてもよい。例えば、図４Ａが、基板２１２の辺に２つの溝４０２および４０４が形成され、そしてそれらの溝にナノ素子２４０－１および２４０－２が製作されているのを図示する一方で、図４Ｂは、辺から離れて基板２１２の本体に２つの溝４０２および４０４が形成されているのを図示する。当業者であれば、図３Ｃ、図４Ａおよび図４Ｂに図示されるナノ素子を任意の考え得る仕方で組み合わせることも可能であることを理解するであろう。
ナノ素子２４０ｉを形成するための方法がここで図５に関して述べられる。ステップ５００で、図６Ａに例示されるように基板２１２が用意される。ステップ５０２で、基板２１２の表面２１２Ａが、例えばアセトンおよびイソプロパノールで洗浄される。基板２１２の表面２１２Ａを洗浄するために他の化学物質または方法が使用されてもよい。次いで、ステップ５０４で、図６Ｂに例示されるように、表面２１２Ａにわたって高屈折率材料が成膜されて層６０２を形成する。高屈折率材料は、例えばアモルファスシリコンでよく、そしてこの材料はプラズマ強化蒸気堆積（ＰＥＶＣＤ）プロセスで成膜されてよい。３以上の屈折率ｎを有する限り他の材料が使用されてもよい。１つの実施形態において、３未満の屈折率ｎを有する材料を使用することが可能である。基板２１２の上に層６０２を成膜するまたは成長させるために他の方法が使用されてもよい。
ステップ５０６で、図６Ｃに例示されるように、高屈折率層６０２の上にレジスト層６０４が成膜される。レジスト層６０４は、スピンコーティングまたは任意の他の方法を使用して成膜されてよい。１つの応用では、レジストはＺＥＰ５２０Ａであり、そしてそれは４，０００ｒｐｍで成膜される。この応用では、第１のレジストの上に第２のレジストをスピンさせることも可能であり、そしてこの第２のレジストは導電性ポリマー、例えばＡＲ－ＰＣ ５０９０．０２であり、同じく４，０００ｒｐｍで成膜される。次いで、ステップ５０８で、図６Ｄに図示されるように、レジスト層の一部分６０６が電子ビームリソグラフィ（ＥＢＬ）またはフォトリソグラフィまたは他の方法で露光される。同部分は、製作されることになる所望のナノ素子の長さおよび幅と同じ長さおよび幅を有するように選択される。更に、高屈折率層６０２の厚さは、製作されることになる所望のナノ素子の厚さと同じであるようにステップ５０４で選択される。レジスト露光のステップは、例えば約１００ｋＶのパワーおよび２１０μＣの照射量の電子ビームを使用する電子ビームリソグラフィで実装されてよい。他の装置およびパラメータが使用されてもよい。
ステップ５１０で、図６Ｅに例示されるように、選択部分６０６だけが高屈折率層６０２の上に残されるようにレジスト現像のステップによって未現像レジストが除去される。レジスト現像のステップは、水で６０秒の間、次いでＺｅｄ Ｎ５０で９０秒の間、続いてイソプロパノールで９０秒の間プローブを洗うことによって実装されてよい。ステップ５１２で、選択部分６０６によって保護されていない高屈折率層６０２の部分が、高屈折率層のために使用される材料に応じて、プラズマエッチングまたは別のプロセスによって除去される（図６Ｆを参照のこと）。高屈折率層がシリコンから製作される場合、プラズマエッチングはＯ２およびＳＦ６により行われてよい。ステップ５１４で、レジスト部分６０６が、例えば反応性イオンエッチング（ＲＩＥ）を伴うＯ２プラズマアッシングで除去される。このステップのために他の方法が使用されてもよい。次いで、図６Ｇに図示されるように、残されたものは基板２１２およびナノ素子２４０－１だけである。
以上言及したステップは、図６Ｈに図示されるように、追加のナノ素子２４０－２～２４０－４を形成するために何度も繰り返すことができる。簡潔にするために４つの素子だけが図６Ｈに図示されるが、より多くのまたは少ないナノ素子が形成されてよい。ナノ素子の形状が同じである必要がないことが留意される。これに関して、図６Ｈは、全ての４つのナノ素子が異なる形状を有するのを図示する。ナノ素子およびそれらの形状の数は、制御されるよう望まれる衝突光ビームの所望の特徴／パラメータによって左右される。
図６Ｈは、基板２１２および複数のナノ素子２４０ｉを有する、単一の層２１０の形成を図示する。図２に図示される光処理デバイス２００を得るために、より多くのそのような層が製作され互いの上に形成されてよい。
代替的に、複数のナノ素子２４０ｉを製作するために以下の方法が使用されてもよい。幅１８ｍｍで厚さほぼ２００μｍの正方形のガラスが全てのサンプルに対して基板の役目をする。基板はアセトンおよびイソプロピルアルコールで十分に洗浄され、その後プラズマ強化蒸気堆積を介してアモルファスシリコンの均一層が成膜される。この層の厚さは、設計要件を満たすように制御され、そして分光エリプソメトリを使用して検査される。次いでサンプルへポジ型電子ビームレジストＺＥＰ ５２０Ａ（日本ゼオン株式会社）が４０００ＲＰＭで６０秒の間スピンコートされ、その後それはホットプレートで１８０℃で３分の間焼成される。これに続いて、サンプルへ導電性ポリマーＡＲ－ＰＣ ５０９０．０２（ＡＬＬＲＥＳＩＳＴ）が４０００ＲＰＭで６０秒の間スピンコートされ、そしてデバイスはホットプレートで１００℃で１分の間再び焼成される。１００ｋＶ加速電圧で電子ビームリソグラフィシステムを使用してパターン書込みが達成される。書込み後、サンプルは、脱イオン水に６０秒の間浸漬されて導電性ポリマーを除去し、酢酸ｎ－アミルにおいて９０秒の間現像され、そしてイソプロピルアルコールへの浸漬によって９０秒の間洗浄される。電子ビーム蒸着を次いで使用してサンプルにクロムの２２ｎｍ層を成膜する。サンプルを７０℃のＮ－メチルピロリドン（ＡＬＬＲＥＳＩＳＴ）に１時間浸漬し、その後溶液を１分間超音波処理することによってリフトオフプロセスが行われて、マスクを生成する。ＳＦ６による反応性イオンエッチングを次いで使用して、無保護のシリコンを除去して下層のガラスを露出させ、その後過塩素酸および硝酸セリウムアンモニウム溶液への３０秒の間の浸漬によってクロムマスクが除去されて、最終デバイスを得る。
デバイス２００で所望の光処理を達成するために、図７に例示される以下のプロセスが利用される。ステップ７００で、入力光ビームが選択および特性化される、すなわち、その強度、振幅、位相、周波数または複数周波数が決定される。これは、光処理デバイス２００に入ってくる衝突または入力光ビームである。次いで、ステップ７０２で、出力光ビームの性質が選択される。言い換えれば、実際的応用のために、入力光の特性は既知であり、そして特定の応用によって使用されることになる出力光ビームの所望の特性も既知である。性質とは、光ビームの強度、振幅、位相または周波数の１つまたは複数を指す。
光ビームの入出力性質を有した上で、光処理デバイス２００のために何層必要であるか、層当たりのナノ素子数、各ナノ素子のサイズ、および各ナノ素子の対応する層上の位置を決定するために、ステップ７０４で数学モデルが適用される。数学モデルは、単純な光ビームおよび単一のナノ素子構造で事前訓練されてよい機械学習アルゴリズムで実装される。同モデルは、このステップで光処理デバイス２００におけるナノ素子のサイズおよび分布の多数の可能性を計算し、次いで最善のもの、すなわち所望の出力光ビームに最も近くなる出力光ビームの特性を発生するものを選択する。ステップ７０６で、プロセスは、光処理デバイスの層数、層当たりのナノ素子数、各ナノ素子のサイズ、および各ナノ素子の対応する層上の場所を生成および出力する。次いで、ステップ７０８で、図５に例示される方法に基づいて光処理デバイス２００が製造される。
上述した方法は、光処理デバイス２００のための様々な実際的応用を生み出すために使用されてよい。これらの応用の一部がここで述べられる。図８に例示される実施形態によれば、偏光ビームスプリッタ８００が、基板８１２および基板上に形成される複数のナノ素子８４０ｉを含む。前述したように、ナノ素子８４０ｉの少なくとも２つの辺がナノサイズ領域の、すなわち１μｍ未満のサイズ（幅および奥行き）を有する。図８は、非偏光である入力光ビーム８２０、垂直偏光されている透過光ビーム８２２、および水平偏光されている反射光ビーム８２４を更に図示する。図７に関して述べた方法が、本実施形態において偏光子である光処理デバイス８００のパラメータを生成するときに入力光ビーム８２０の実際の特性および透過光ビーム８２２の所望の特徴を考慮に入れることに留意されたい。しかしながら、図７の方法が反射光ビーム８２４の所望の特徴、または透過光ビーム８２２と反射光ビーム８２４との所望の特徴を考慮に入れることがあり得る。
光処理デバイス８００のパラメータは、６００ｎｍの波長を有する入射光ビーム８２０に対して決定された。この特定値に対して、偏光子の透過率は、偏光子角度に対してプロットされた結果、図９に図示されるグラフ９００になった。偏光子角度は、デバイス８００によって発生される偏光と基準偏光デバイスの偏光方向との間に形成される角度である。図７に例示される方法で使用される機械学習アルゴリズムは、この特定の実装に対して、この結果を達成する最良の構造が５５ｎｍ厚さ、１１７ｎｍ幅ならびに２２６ｎｍ未満の隣接ストリップ８４０ｉおよび８４０（ｉ＋１）間の距離の矩形のストリップ８４０ｉを有する構造であろうことを見出した。
入力光ビームの単一波長に対して光処理デバイス８００が最適化された（すなわち、そのパラメータが計算された）のに対して、同時に複数波長を処理することが可能である、図１０に図示されるような広帯域偏光子１０００を設計および生成することが可能である。この場合に、図７の方法を適用した後に、ナノ素子の複数のストリップ１０４０ｉが生成され、かつ隣接ナノ素子１０４０ｉおよび１０４０（ｉ＋１）が異なる幅だが同じ奥行きを有することに留意されたい。垂直偏光１１００の透過率応答および水平偏光１１０２の透過率応答が、様々な波長に対して図１１に例示される。Ｘ軸は衝突光の波長を示し、そしてＹ軸は元のビームの強度に正規化された透過光の強度を示す。
図１２は、ダイクロイックミラーフィルタとしての光処理デバイス１２００の別の実装を例示する。ダイクロイックミラーフィルタ１２００は、光をその波長の関数として透過または反射することによって光をスペクトル分離するように構成される。ダイクロイックフィルタ１２００は、様々なナノ素子１２４０ｉが形成される基板１２１２を有する。この場合、複数のナノ素子は異なる形状およびサイズおよび場所を有する。入射光ビーム１２２０が、図１３に軸Ｘによって例示されるように、例えば５００ｎｍと９００ｎｍとの間の複数波長を含む。ナノ素子１２４０ｉは、５００ｎｍと約７００ｎｍとの間のそれらの波長が主に反射光ビーム１２２４として反射され（図１３における曲線１３００を参照のこと）かつ７００ｎｍと９００との間のそれらの波長が主に透過光ビーム１２２２として透過される（図１３における曲線１３０２を参照のこと）ように、基板１２１２に分散およびサイズ設定される。このように、光処理デバイス１２００の基板１２１２上でのナノ素子１２４０ｉの分布およびサイズ設定により高波長から低波長を分離することが可能であり、様々な光学応用のために望まれる。Ｘ軸が衝突光の波長を示す一方で、Ｙ軸は衝突ビームの強度に正規化された透過（線１３０２）または反射（線１３００）の強度を示す。
光処理デバイス１２００は、図１４に図示されるように、ナノ素子１２４０ｊの追加層を追加することによって更に変更されてよい。本実施形態において、光処理デバイスは、第１の層１２１０および第２の層１２３０を含む。第１の層１２１０が基板１２１２および第１の複数のナノ素子１２４０ｉを含む一方で、第２の層１２３０は対応する基板１２３２および第２の複数のナノ素子１２４０ｊを含む。そのような構造は、前述したような単一層デバイスの機能性を組み合わせることができ、したがって様々な応用（例えば、照明、薄膜測定、気体の偏光分光、エリプソメトリ、コンピュータディスプレイ、量子暗号等）のために使用され得る広帯域偏光子ダイクロイックフィルタを得る。当業者であれば、本明細書に述べられた光処理デバイスの多くの他の応用が想像され得、そしてそのようなデバイスに光が通過した後に得られる必要がある出力光の１つまたは複数の特性に応じて、次いでデバイスの層数、ナノ素子数、それらのサイズおよび層における位置が機械学習アルゴリズムを使用して計算され得ることを理解するであろう。１つの応用では、機械学習アルゴリズムは、入力光が様々なナノ素子と相互作用するときの出力光の特性をモデル化するための１つまたは複数のニューラルネットワークを使用する。
図７の方法に関して上に提示したように、普遍的応答を伴う超扁平光学部品を生成するための設計ルールについての更なる詳細がここで述べられる。物理構造１５００が図１５に図示されており、透明基板１５０４上の極薄（厚さ＜１００ｎｍの）共鳴ナノ構造１５０２成長によって製作される光学表面によって構成されている。ナノ構造１５０２は、基本立方体幾何形状の組合せから得られる複雑な形状に高屈折率半導体で製造される。他の形状も考えることができるが、本実施形態においては、箱形構造だけがそれらの製造融通性のために使用された。図１５に例示されるように、衝突電磁波ｓｉｎ（ω）が構造１５００に衝突して、異なる散乱チャネルに反射ｓ－ｎ（ω）およびｓ＋ｎ（ω）透過の両寄与を発生する。各チャネルは、空間において異なる方向に伝搬する振幅の波ｓ±として表現される。システム出力応答ｓｏｕｔ（ω）＝［ｓ－１，．．．ｓ－ｎ，ｓ＋１，．．．，ｓ＋ｎ，］は、構造１５００の表面から発散する全ての散乱寄与を含むベクトルによって構成される。この表現内で、解こうとする逆問題は次の通りに公式化される：既定のスペクトルの入力電磁波ｓｉｎ（ω）が与えられ、かつ所望の振幅および位相で様々な所望の方向に沿って伝搬する波ｓ±の特定の散乱スペクトルから構成される所望の光出力ｓｏｕｔが与えられて、必要とされる入出力関係を提供する共鳴ナノ構造の構成を設計する。この逆公式では、本実施形態は、従前のメタ光学部品におけるような、発光の振幅および位相だけでなく、構造から発散する波面の形状（例えば、完全に平坦）も含め、システムからの全散乱を制御することを意図する。
この問題の実現可能性を検討するために、本実施形態は、任意の既定の応答を生成するための構造１５００の条件、およびそれを制御する仕方を調査する。図１６は、一般化マクスウェルの方程式から散乱理論によって得られた、システムの入出力関係のブロック図表現を図示する。この手法は、空間の伝搬および共鳴効果への直観的な分割に基づいており、完全に正確である単純な一組の方程式によりマクスウェルの方程式の等価な公式を提供する。この表現では、空間は２つの主集合へ分割される：全ての共鳴ナノ構造の結合（共鳴空間）および外部環境を構成する残りの外部空間（散乱空間）。各ナノ構造１５０２は、外部空間から、共鳴を備えていない理想的な完全導電体（ＰＥＣ）材料として見られる。外部空間は、各共鳴ナノ構造から完全磁気導体（ＰＭＣ）材料として見られる。
この手法の利点は、理想境界条件（ＰＥＣまたはＰＭＣ）によって終端され、かつ古典電磁理論から解析的に多くの共鳴器幾何形状（立方、球、円筒、．．．）で知られている空間に存在する完全直交かつ演算容易なモードの使用である。共鳴ナノ構造に存在するｎ次モードは、共鳴周波数ωｎ、損失
および結合係数Γｎｍによって、他方をｍ≠ｎモードとして、表現される。全ての共鳴構造の共鳴周波数、損失および結合は、共鳴の対角行列Ωｎｎ＝ωｎ、およびエネルギー保存のための外部環境との結合Ｋによって定義される減衰行列Γ＝ＫＫ†／２によって表される。
散乱および共鳴効果の重合せからの光結果の完全力学は次の通りに表現される：
ｓｏｕｔ＝Ｃ・ｓｉｎ－ＣＫ†［ｉ（ω－Ω）＋Γ］－１Ｋ・ｓｉｎ。（１）
ｓｏｕｔ＝Ｃ・ｓｉｎ－ＣＫ†［ｉ（ω－Ω）＋Γ］－１Ｋ・ｓｉｎ。（１）
方程式（１）は２つの部分から構成される：非共鳴構造の散乱Ｃ（ω）を記述する第１の部分、および各共鳴器幾何形状の内部共鳴モードからの寄与Ｋ†［ｉ（ω－Ω）＋Γ］－１Ｋを記述する第２の部分。非共鳴寄与は、図１６に例示されるように、開ループ応答１６０２を形成し、そして共鳴との相互作用のない伝搬効果の寄与を表現する。共鳴からの寄与は帰還ネットワーク１６０４によって表現され、負帰還ループが減衰行列Γおよびモード周波数ωｎによって調整される。
制御理論の観点から、図１６に例示されるモデル表現は、システム出力を制御するためには共鳴効果の方が伝搬効果よりも有利であることを示唆する。後者は、実際には開ループ回路に基づいており、そしてこれが負帰還システムより不安定かつ制御困難であることが周知である。
Ｍの共鳴１５０２から構成される光学表面に対して、方程式（１）は、入出力応答が分子および分母に次数Ｍの多項式を持つ解析有理関数によって表現されることを示す。これらの条件下で、モードの２Ｍの共鳴周波数ωｍ（ｍ＝１、…、２Ｍ）を制御することによって、任意の所望の散乱チャネルにおいて、システム応答の出力振幅および位相をＭの異なる周波数ωで、および最小二乗の意味でＭを超える点において正確に設定することが可能である。問題は、多くの利用可能な技術のいずれかで解くことができる線形回帰として公式化される。
図１７Ａ～図１７Ｄは、例を用いてこの点を定量的に例示する。Ｎ＝１０の出力散乱チャネルを伴い、ランダム散乱Ｃ＝ｅｉＨ、式中Ｈはランダム対称行列、ならびにランダム結合Ｋ＝Ａ＋ｉＢ、式中ＡおよびＢはランダム行列、で初期化される光ネットワークを考える。１つのチャネルの出力透過の実部および虚部
は、実線の点によって図１７Ａおよび図１７Ｂに図示されるようにＭ＝５の異なるスペクトル点にランダムに設定される。粒子群最適化を使用することによって、費用関数
、式中
は共鳴周波数ωｎの分布を伴う光ネットワークによって発生される出力、を最小化するネットワークの共鳴周波数ωｎの値を計算することが可能である。最適化手続きでは、Ｋ、減衰行列ΓおよびＣを変更することなく、ωｎの値だけが変えられた。図１７Ｃは、ネットワークモードＭの関数として費用関数の値を図示し、そして図１７Ｄは、モード数Ｍが増加するにつれて得られる最良のネットワークのための費用関数の値を図示する。
一旦モード数が２Ｍより大きくなると、ネットワークは所望の応答を表現できる。図１７Ｄは、目標応答を表現する、Ｍ＝１２のモードを伴う最適化されたネットワークを可視化する。ネットワークは連結グラフとして図示されており、ノードが空間（ω，γｎ）における単一の共鳴を表現し、そしてノードｎおよびｍ間のリンクがモード結合強度Γｎｍを表現する。
均一屈折率ｎｒｅｆおよびＰＭＣ境界条件によって終端される寸法Ｌｘ、Ｌｙ、Ｌｚの立方体共鳴器に対して、共鳴周波数ωｎｍｐは：
によって与えられ、そして共鳴器寸法Ｌｘ、ＬｙおよびＬｚに作用することによって調節できる。厚さＬｚ＝５０ｎｍで可変寸法ＬｘおよびＬｙが５０ｎｍから５００ｎｍの範囲の立方体共鳴器に含まれる、３００ｎｍから８００ｎｍの間の可視波長での共鳴数が２５０までであることが見出された。サブ波長共鳴器は可視スペクトルにおいて何百もの共鳴を含む。これは、極薄共鳴器を利用することによって、広範囲のスペクトル周波数において任意に定めることができる入出力応答を設計するために多数の利用可能な共鳴があることを示す。
上記技術を操る際の困難は、誘電体共鳴器では、方程式（２）によって例示されるように、全ての共鳴周波数が一緒に連結されるという事実である。システムの幾何配置を変更して１つの共鳴の周波数を変えることで、必然的に全ての他の周波数の位置を変更する。次いでネットワークにおける共鳴の全体集合を求めて、大域的に探索が展開されることになる。この問題に対処するために、本発明者らは、ルールベースの進化的設計のための自律学習フレームワーク（ＡＬＦＲＥＤ）を開発した。ＡＬＦＲＥＤは２つの主要部から成る：オプティマイザアルゴリズム１８００および予測器アルゴリズム１８３０であり、図１８に象徴的に例示される。
高次元大域的最適化に非常に効果的である群粒子オプティマイザアルゴリズム１８００によって、共鳴の最良の構成の大域探索が実施される。群オプティマイザアルゴリズムは、ランダムに定義された暫定粒子解の集合に基づいて集団探索を行うが、各粒子（以前の訪問点１８０４、大域最良訪問点１８０６および個体最良訪問点１８０８を通って移動するハチ１８０２）は、問題を解くことができる箱形共鳴器の特定の幾何配置を表現している。粒子１８０２は、３つの主要素、単独の粒子探査から生じる知識（記憶）、その他の粒子によって得られる知識（社会）および粒子探索速度（慣性）を使用することによって解の多次元位相空間をランダムに探査する。これらの値は、問題を定義する最適に定義された費用関数の最小値が見つけられるまで各ステップで更新される。図１７Ａの例におけるように、費用関数は、所望の応答と考慮中の粒子から予測したものとの間の平均として定義される。群は、所望の応答を表現する構造でこの関数を最小化する幾何配置構成に収束する。
本実施形態において開発されたアルゴリズムは、適応群オプティマイザの並列バージョンであり、各粒子の探索パラメータ（慣性、社会および記憶）はそれらの集団相互作用に基づいて各ステップで評価される。この実装では、各粒子進化はスーパーコンピュータアーキテクチャのＣＰＵコアによって実施され、そして粒子相互作用は異なるコア間で適時に実施され、したがって大域的最適化ルーチン全体を相当に高速化する。
このオプティマイザアルゴリズム１８００の主なボトルネックは、各粒子１８０２が費用関数の値を評価するために必要とされる時間である。この演算では、各粒子１８０２は、有限差分時間領域（ＦＤＴＤ）コードによって実施される第１原理シミュレーションを使用することによって構造から出力応答を演算する必要がある。ＦＤＴＤの使用は、正確な設計構造を供給できる全ての包括的で物質的な影響（例えば、分散、．．．）を考慮に入れるのに必要である。本実施形態において、何十もの異なる自由度が最適化され、結果的なＦＤＴＤ時間は全く相当である。
この理由で、本実施形態においてニューラルネットワーク予測器モジュール１８３２が開発され、そしてそれは各粒子１８０２に接続された（図１８を参照のこと）。ニューラルネットワーク予測器モジュール１８３２は、深層学習によってＦＤＴＤシミュレーションの結果を予測する。予測器は、構造の単一のセルを表現する画像に作用するＲｅｓＮｅｔ１８インスパイアードアーキテクチャに基づく畳込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）１８３４に基づいている。ＣＮＮ１８３４は、画像から多次元特徴を抽出し、それらを、完全接続ニューラルネットワーク（ＦＣＮＮ）から構成される第２のブロック１８３６に送り、そこでシステムの出力スペクトル応答を予測する。構造の厚さについての情報（すなわち、システムの特徴であり、ブロック１８４０によって表現される）を含むために非訓練可能スイッチ１８３８が使用される。異なるＦＣＮが、２５ｎｍきざみで５０から３００ｎｍの範囲の離散厚さで訓練された。次いで、ＦＣＮは、所与の入力材料厚さに対して適切なＦＣＮブロックを選ぶように設計されている論理スイッチ１８３８を通じて、ＣＮＮブロック１８３４から出力に順次接続される。本実施形態の目的が扁平光学部品フレームワークを確立することであるので、全ての構造要素が同じ厚さを有するとき、様々な厚さのためのモデルの様々な論理部分を作成することが最も効率的な手法であると判明する。
訓練データセットは、バックグラウンドでＡＬＦＲＥＤによって自動的に発生され、そしてより良好な予測を生成するために連続的に最適化される。後者のステップは、現在のデータセットを最適に定義された多次元特徴空間へマッピングし、そして予測が所定の閾値（８０％）より低い領域に追加のデータセットを発生することによって達成される。ＡＬＦＲＥＤの予測は、ＴＥおよびＴＭの両入力偏光のための大スペクトル領域においてＦＤＴＤ演算と非常に十分に一致する。したがって、０．０１平均二乗誤差で合理的に低い閾値レベルに対して、訓練データセットでの予測の９９％以上が有効であると考えられる。
典型的な最適化問題では、ＣＮＮ＋ＦＣＮブロックを伴う群が最初に使用され、そして多数の粒子が、問題を解く初期予測構造に迅速に収束する。一旦この解が見つけられると、本方法は、予測器層を取り外して第２の大域的最適化を開始し、少数の粒子が、見つけた解の周囲の粒子の集合での標準ＦＤＴＤシミュレーションを伴う群を利用して正確な設計を生成する。
開示した実施形態は、出力光ビームが所望の特徴を有するように入力光ビームの１つまたは複数のパラメータを制御することが可能である光処理デバイスを提供する。この説明が本発明を限定するとは意図されないことが理解されるべきである。逆に、例証的な実施形態は、添付の特許請求の範囲によって定められる本発明の趣旨および範囲に含まれる代替、変更または均等例を包含すると意図される。更に、例証的な実施形態の詳細な説明において、特許請求された本発明の包括的な理解を提供するために多数の具体的な詳細が明らかにされる。しかしながら、当業者であれば、様々な実施形態がそのような具体的な詳細なしで実施され得ることを理解するであろう。
本実施形態の特徴および要素が特定の組合せで実施形態に記載されるが、各特徴または要素は、実施形態のその他の特徴および要素なしで単独で、または本明細書に開示される他の特徴および要素の有無にかかわらず様々な組合せで使用できる。
この書面による説明は、開示される主題の例を使用して、当業者が、任意のデバイスまたはシステムを製作および使用することならびに任意の組み込まれた方法を行うことを含め、同主題を実施することを可能にする。主題の特許可能な範囲は特許請求の範囲によって定められ、かつ当業者に想起される他の例を含み得る。そのような他の例は特許請求の範囲内であると意図される。
１００ 偏光ビームスプリッタ
１０２ 入射光ビーム
１０４ ｓ偏光ビーム
１０６ ｐ偏光ビーム
１１０ コーティング
１１２ ゴーストビーム
２００ 光処理デバイス
２１０、２２０、２３０ 層
２１２ 基板
２１２Ａ 表面
２４０ｉ ナノ素子
４０２、４０４ 溝
６０２ 高屈折率層
６０４ レジスト層
６０６ 選択部分
８００ 偏光ビームスプリッタ
８１２ 基板
８２０ 入力光ビーム
８２２ 透過光ビーム
８２４ 反射光ビーム
８４０ｉ ナノ素子
１０００ 広帯域偏光子
１０４０ｉ ナノ素子
１２００ ダイクロイックミラーフィルタ
１２１０ 第１の層
１２１２ 基板
１２２０ 入射光ビーム
１２２２ 透過光ビーム
１２２４ 反射光ビーム
１２３０ 第２の層
１２３２ 基板
１２４０ｉ ナノ素子
１２４０ｊ ナノ素子
１５００ 物理構造
１５０２ ナノ構造
１５０４ 透明基板
１６０２ 開ループ応答
１６０４ 帰還ネットワーク
１８００ オプティマイザアルゴリズム
１８０２ 粒子
１８０４ 以前の訪問点
１８０６ 大域最良訪問点
１８０８ 個体最良訪問点
１８３０ 予測器アルゴリズム
１８３２ ニューラルネットワーク予測器モジュール
１８３４ 畳込みニューラルネットワーク
１８３６ 第２のブロック
１８３８ 論理スイッチ
１８４０ ブロック
１０２ 入射光ビーム
１０４ ｓ偏光ビーム
１０６ ｐ偏光ビーム
１１０ コーティング
１１２ ゴーストビーム
２００ 光処理デバイス
２１０、２２０、２３０ 層
２１２ 基板
２１２Ａ 表面
２４０ｉ ナノ素子
４０２、４０４ 溝
６０２ 高屈折率層
６０４ レジスト層
６０６ 選択部分
８００ 偏光ビームスプリッタ
８１２ 基板
８２０ 入力光ビーム
８２２ 透過光ビーム
８２４ 反射光ビーム
８４０ｉ ナノ素子
１０００ 広帯域偏光子
１０４０ｉ ナノ素子
１２００ ダイクロイックミラーフィルタ
１２１０ 第１の層
１２１２ 基板
１２２０ 入射光ビーム
１２２２ 透過光ビーム
１２２４ 反射光ビーム
１２３０ 第２の層
１２３２ 基板
１２４０ｉ ナノ素子
１２４０ｊ ナノ素子
１５００ 物理構造
１５０２ ナノ構造
１５０４ 透明基板
１６０２ 開ループ応答
１６０４ 帰還ネットワーク
１８００ オプティマイザアルゴリズム
１８０２ 粒子
１８０４ 以前の訪問点
１８０６ 大域最良訪問点
１８０８ 個体最良訪問点
１８３０ 予測器アルゴリズム
１８３２ ニューラルネットワーク予測器モジュール
１８３４ 畳込みニューラルネットワーク
１８３６ 第２のブロック
１８３８ 論理スイッチ
１８４０ ブロック
Claims (21)
- 基板（２１２）を有する第１の層（２１０）と、
前記基板上に形成される複数のナノ素子（２４０ｉ）とを備え、
前記第１の層に衝突する入力光ビームのパラメータを制御するように前記複数のナノ素子（２４０ｉ）の特徴が選択される、
光処理デバイス（２００）。 - 前記基板がガラスであり、前記複数のナノ素子がシリコンから製作される、請求項１に記載のデバイス。
- 前記複数のナノ素子の１つのナノ素子が、１μｍより小さい少なくとも２つの辺を有する、請求項１に記載のデバイス。
- 前記ナノ素子の全ての辺が１μｍより小さい、請求項３に記載のデバイス。
- 前記複数のナノ素子の各々が、１μｍより小さい少なくとも１つの辺を有する、請求項１に記載のデバイス。
- 前記入力光ビームの前記パラメータが波長である、請求項１に記載のデバイス。
- 前記入力光ビームの前記パラメータが振幅である、請求項１に記載のデバイス。
- 前記入力光ビームの前記パラメータが位相である、請求項１に記載のデバイス。
- 前記特徴が前記ナノ素子の前記基板上の位置である、請求項１に記載のデバイス。
- 前記特徴が前記ナノ素子のサイズである、請求項１に記載のデバイス。
- 前記特徴が前記基板上の前記ナノ素子の数である、請求項１に記載のデバイス。
- 前記特徴が、前記ナノ素子の前記基板上の位置、各ナノ素子のサイズ、および前記基板上の前記ナノ素子の数である、請求項１に記載のデバイス。
- 前記第１の層の上に形成される第２の層を更に備え、前記第２の層が別の複数のナノ素子を有する、
請求項１に記載のデバイス。 - 前記デバイスが単一帯域偏光子である、請求項１に記載のデバイス。
- 前記デバイスが多帯域偏光子である、請求項１に記載のデバイス。
- 前記デバイスが、低波長から高波長を分離するダイクロイックミラーフィルタである、請求項１に記載のデバイス。
- 前記基板が、２以下の屈折率を有する材料から製作され、前記複数のナノ素子が、３以上の屈折率を有する材料から製作される、請求項１に記載のデバイス。
- 入力光ビームを処理するための光処理デバイス（２００）を構成するための方法であって、
前記入力光ビームの特性を受け取るステップ（７００）と、
出力光ビームの前記特性に対する目標値を選択するステップ（７０２）であり、前記出力光ビームが、前記入力光ビームが前記光処理デバイス（２００）を通過した結果である、選択するステップ（７０２）と、
前記入力光ビームの前記特性に、および前記出力光ビームの前記目標値に機械学習アルゴリズムを適用して、前記光処理デバイス（２００）と関連したナノ素子（２４０ｉ）のパラメータを決定するステップ（７０４）と、
前記決定したパラメータに基づいて前記光処理デバイス（２００）を構築するステップ（７０８）とを含む、方法。 - 前記パラメータが、前記光処理デバイスの層数、層当たりのナノ素子数、前記ナノ素子のサイズ、または前記ナノ素子の対応する前記層上の場所の１つである、請求項１８に記載の方法。
- 前記パラメータが、前記光処理デバイスの層数、ナノ素子数、前記ナノ素子のサイズ、および前記ナノ素子の対応する層上の場所を含む、請求項１８に記載の方法。
- 基板（２１２）を有する第１の層（２１０）と、
前記基板上に形成される複数のナノ素子（２４０ｉ）であって、少なくとも２つのナノ素子が互いに異なる特徴を有する、複数のナノ素子（２４０ｉ）とを備え、
前記複数のナノ素子（２４０ｉ）の前記特徴が、前記第１の層に衝突する入力光ビームのパラメータを制御するように選択される、
光処理デバイス（２００）。
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