1T'-MoTe$_2$ 作为光子机器学习的集成可饱和吸收器
光学
2025-11-25 v2 应用物理
摘要
我们研究了1T'-MoTe 单层材料集成到硅氮化物波导中进行饱和吸收的行为，以此为光子神经网络提供应用潜力。通过实验传输测量和理论建模，对该材料的非线性响应进行表征。我们的模型，包含准费米能级分离和载流子动力学，成功解释了这些行为并预测了材料随载流子密度变化的吸收特性。此外，我们展示了1T'-MoTe 单层与硅氮化物波导之间的耦合效率最高可达20%，在输入功率仅几微瓦即可实现饱和。这些结果表明，1T'-MoTe 是实现集成光子神经网络中非线性函数的有前景的材料。
引用
@article{arxiv.2507.16140,
title = {1T'-MoTe$_2$ as an integrated saturable absorber for photonic machine learning},
author = {Maria Carolina Volpato and Henrique G. Rosa and Tom Reep and Pierre-Louis de Assis and Newton Cesario Frateschi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.16140},
year = {2025}
}
备注
7 pages, 6 figures