Photonik-Anwendungen mit maschinellem Lernen optimieren
Muster der Feldverteilung in einer Nanostruktur identifiziert.
Mit Nanostrukturen lässt sich die Empfindlichkeit von optischen Sensoren enorm steigern – sofern die Geometrie bestimmte Bedingungen erfüllt und zur Wellenlänge des eingestrahlten Lichts passt. Denn das elektromagnetische Feld des Lichts kann durch die Nanostruktur lokal extrem verstärkt oder abgeschwächt werden. Am Helmholtz-
Abb.: Die Simulation zeigt, wie sich nach Anregung das Feld in der Lochmuster-
Die betrachteten photonischen Nanostrukturen bestehen aus einer Siliziumschicht mit einem regelmäßigen Lochmuster, die mit Quantenpunkten aus Bleisulfid beschichtet ist. Angeregt mit einem Laser leuchten die Quantenpunkte durch die lokalen Felderhöhungen wesentlich stärker als auf einer unstrukturierten Oberfläche. Damit lässt sich experimentell zeigen, wie das Laserlicht mit der Nanostruktur wechselwirkt.
Um nun systematisch zu erfassen, was passiert, wenn sich einzelne Parameter der Nanostruktur verändern, berechnete Barth unter Verwendung einer am Zuse-
Das erlaubt die Optimierung photonischer Kristallmembranen für praktisch jede Anwendung, die auf Anregungsverstärkung basiert. Denn je nach Anwendung lagern sich manche Biomoleküle zum Beispiel bevorzugt entlang der Lochränder an, andere eher auf den Plateaus zwischen den Löchern. Mit der richtigen Geometrie und der passenden Anregung durch Licht ließe sich dann die maximale Feldverstärkung exakt an den Anlagerungsplätzen der gesuchten Moleküle erzeugen. Damit ließe sich die Sensitivität von optischen Sensoren, beispielsweise für Krebsmarker, bis auf das Niveau von Einzelmolekülen erhöhen.
HZB / RK