Integration of Novel Ferroelectric Thin Films in Silicon Photonics for the Next Generation of Photonic Reservoir Computing

Promovendus/a
Lievens, Enes
Faculteit
Faculteit Ingenieurswetenschappen en Architectuur
Vakgroep
Vakgroep Elektronica en Informatiesystemen
Curriculum
Master of Engineering Physics, Universiteit Gent, 2020
Academische graad
Doctor in de ingenieurswetenschappen: toegepaste natuurkunde
Taal proefschrift
Engels
Vertaling titel
Integratie van nieuwe ferro-elektrische dunne lagen op siliciumfotonica voor de volgende generatie van photonic reservoir computing
Promotor(en)
prof. Jeroen Beeckman, vakgroep Elektronica en Informatiesystemen - prof. Peter Bienstman, vakgroep Informatietechnologie
Examencommissie
voorzitter em. prof. Luc Taerwe (eredecaan) - prof. Paytsar Mantashyan, A.B. Nalbandyan Institute of Chemical Physics (Armenië) - prof. Kasper Van Gasse, vakgroep Informatietechnologie - prof. Henk Vrielinck, vakgroep Vastestofwetenschappen - dr. ir. Pieter Wuytens, Ligentec (Zwitserland) - promotor prof. Jeroen Beeckman, vakgroep Elektronica en Informatiesystemen - promotor prof. Peter Bienstman, vakgroep Informatietechnologie

Korte beschrijving

Ferro-elektrische dunne films, gekenmerkt door hun spontane elektrische polarisatie, vertonen sterke elektro-optische eigenschappen die hen bijzonder geschikt maken voor integratie in fotonische schakelingen. Deze materialen maken het mogelijk om lichtsignalen actief te moduleren via het lineaire elektro-optische (Pockels-)effect, waarbij de brekingsindex verandert onder invloed van een elektrisch veld. In dit doctoraat werd onderzocht hoe ferro-elektrische materialen gekarakteriseerd en geïntegreerd kunnen worden in (siliciumgebaseerde) fotonische platformen. Hier werd ingezet op het verbeteren van de modulatie-efficiëntie, thermische stabiliteit en integreerbaarheid met bestaande fabricageprocessen. Een belangrijke toepassing die werd onderzocht, is het gebruik van deze modulatoren in fotonische neuromorfe architecturen. Deze systemen maken gebruik van licht in plaats van elektrische signalen om machine learning-algoritmes efficiënt uit te voeren, met het potentieel om zowel de snelheid als het energieverbruik drastisch te verbeteren. De experimentele resultaten tonen aan dat ferro-elektrische modulatoren een veelbelovende bouwsteen vormen voor de ontwikkeling van schaalbare, energiezuinige en volledig optische neuromorfe chips — een belangrijke stap richting de volgende generatie artificiële intelligentiehardware.

Praktisch

Datum
Maandag 15 september 2025, 16:00
Locatie
auditorium A - Magnel, gebouw 60 Magnel (eerste verdieping), Technologiepark 60, 9052 Zwijnaarde

Meer info

Contact
doctoraat.ea@ugent.be