Polarization Dynamics of Vertical-Cavity Surface-Emitting Lasers (VCSELs) subject to parallel optical injection

ABSTRACT: In this work, we investigate the polarization dynamics of vertical-cavity surface-emitting lasers (VCSELs) subject to parallel optical injection. We investigate theoretically and experimentally the polarization switching found in a transverse mode VCSEL subject to parallel optical injection. More specifically we focus on a recently found state of simultaneous injection locking of the parallel polarization and excitation of the orthogonal polarization of the solitary device, termed IL+PS. Simple mathematical expressions resulting from the spin-flip model and describing this state are found. Numerical simulations of the spin-flip model and stability analysis of the steady state describing the IL+PS state are performed to identify the region of the injected power-frequency detuning plane where this solution is stable. Experimental mapping of this region is presented. Bistability induced by power variation of the master laser is also studied, numerically, theoretically and experimentally. Very good agreement is found, both qualitatively and quantitatively. We present an experimental mapping of the non-linear dynamics of the VCSEL subject to parallel optical injection. States that have been widely explored and studied are found, along with new states of simultaneous non-linear excitation of both polarizations. Fixed points in both polarizations (IL+PS), limit cycle in both polarizations, period doubling in both polarizations, chaotic behaviour in both polarizations are observed and mapped for several bias currents. We also find behaviours resulting from an aperiodic switching between two stable non-linear states. Finally, we explore the hopping dynamics found in the VCSEL when subject to parallel optical injection. These hopping dynamics present heavy tails residence time distributions, and a spectral analysis shows a 1/f noise hopping mechanism. Work on this subject is still in progress

Analysis of the Polarization of a Single-Mode VCSEL Subject to Parallel Optical Injection

International audienceWe investigate experimentally and theoretically the polarization switching found in single-transverse-mode vertical-cavity surface-emitting lasers (VCSELs) when subject to parallel optical injection. Our analysis focuses on a recently observed state in which injection locking of the parallel polarization and excitation of the free-running orthogonal polarization of the VCSEL are obtained. A simple nonlinear dependence between the power of both linear polarizations and the frequency detuning is found. Also, the total power emitted by the VCSEL is constant and independent of the injected optical power and the frequency detuning. We check these results experimentally for a variety of frequency detunings and bias currents applied to the device. We report experimental and theoretical stability maps in the injected power-frequency detuning plane for different bias currents, identifying the regions in which the state is observed. A simple analytical expression that describes the map boundary for large and negative frequency detunings is obtained. This provides a simple method to extract the linear dichroism of the device

Calcul neuro inspiré utilisant des anneaux résonnants non-linéaires sur une puce photonique silicium

Avec les volumes exponentiels de données numériques générées chaque jour, un besoin de traitement des données en temps réel et économe en énergie s'est fait sentir. Ces défis ont motivé la recherche sur le traitement non conventionnel de l'information. Parmi les techniques existantes, l'apprentissage machine est un paradigme très efficace de l'informatique cognitive. Il fournit, au travers de nombreuses implémentations dont celle des réseaux de neurones artificiels, un ensemble de techniques pour apprendre à un ordinateur ou un système physique à effectuer des tâches complexes, telles que la classification, la reconnaissance de formes ou la génération de signaux. Le reservoir computing a été proposé il y a une dizaine d'années pour simplifier la procédure d’entraînement du réseau de neurones artificiels. En effet, le réseau est maintenu fixe et seules les connexions entre la couche de lecture et la sortie sont entraînées par une simple régression linéaire. L'architecture interne d’un reservoir computer permet des implémentations au niveau physique, et plusieurs implémentations ont été proposées sur différentes plateformes technologiques, dont les dispositifs photoniques. Le reservoir computing sur circuits intégrés optiques est un candidat très prometteur pour relever ces défis. L’objectif de ce travail de thèse a été de proposer trois architectures différentes de réservoir intégré basées sur l’utilisation des micro-anneaux résonnants. Nous en avons numériquement étudié les performances et mis en évidence des vitesses de traitement de données pouvant atteindre plusieurs dizaines de Gigabit par seconde avec des consommations énergétiques de quelques milliwatt.With the exponential volumes of digital data generated every day, there is a need for real-time, energy-efficient data processing. These challenges have motivated research on unconventional information processing. Among the existing techniques, machine learning is a very effective paradigm of cognitive computing. It provides, through many implementations including that of artificial neural networks, a set of techniques to teach a computer or physical system to perform complex tasks, such as classification, pattern recognition or signal generation. Reservoir computing was proposed about ten years ago to simplify the procedure for training the artificial neural network. Indeed, the network is kept fixed and only the connections between the reading layer and the output are driven by a simple linear regression. The internal architecture of a reservoir computer allows physical implementations, and several implementations have been proposed on different technological platforms, including photonic devices. On-chip reservoir computing is a very promising candidate to meet these challenges. The objective of this thesis work was to propose three different integrated reservoir architectures based on the use of resonant micro-rings. We have digitally studied its performance and highlighted data processing speeds of up to several tens of Gigabits per second with energy consumption of a few milliwatts

Calcul neuro inspiré utilisant des anneaux résonnants non-linéaires sur une puce photonique silicium

With the exponential volumes of digital data generated every day, there is a need for real-time, energy-efficient data processing. These challenges have motivated research on unconventional information processing. Among the existing techniques, machine learning is a very effective paradigm of cognitive computing. It provides, through many implementations including that of artificial neural networks, a set of techniques to teach a computer or physical system to perform complex tasks, such as classification, pattern recognition or signal generation. Reservoir computing was proposed about ten years ago to simplify the procedure for training the artificial neural network. Indeed, the network is kept fixed and only the connections between the reading layer and the output are driven by a simple linear regression. The internal architecture of a reservoir computer allows physical implementations, and several implementations have been proposed on different technological platforms, including photonic devices. On-chip reservoir computing is a very promising candidate to meet these challenges. The objective of this thesis work was to propose three different integrated reservoir architectures based on the use of resonant micro-rings. We have digitally studied its performance and highlighted data processing speeds of up to several tens of Gigabits per second with energy consumption of a few milliwatts.Avec les volumes exponentiels de données numériques générées chaque jour, un besoin de traitement des données en temps réel et économe en énergie s'est fait sentir. Ces défis ont motivé la recherche sur le traitement non conventionnel de l'information. Parmi les techniques existantes, l'apprentissage machine est un paradigme très efficace de l'informatique cognitive. Il fournit, au travers de nombreuses implémentations dont celle des réseaux de neurones artificiels, un ensemble de techniques pour apprendre à un ordinateur ou un système physique à effectuer des tâches complexes, telles que la classification, la reconnaissance de formes ou la génération de signaux. Le reservoir computing a été proposé il y a une dizaine d'années pour simplifier la procédure d’entraînement du réseau de neurones artificiels. En effet, le réseau est maintenu fixe et seules les connexions entre la couche de lecture et la sortie sont entraînées par une simple régression linéaire. L'architecture interne d’un reservoir computer permet des implémentations au niveau physique, et plusieurs implémentations ont été proposées sur différentes plateformes technologiques, dont les dispositifs photoniques. Le reservoir computing sur circuits intégrés optiques est un candidat très prometteur pour relever ces défis. L’objectif de ce travail de thèse a été de proposer trois architectures différentes de réservoir intégré basées sur l’utilisation des micro-anneaux résonnants. Nous en avons numériquement étudié les performances et mis en évidence des vitesses de traitement de données pouvant atteindre plusieurs dizaines de Gigabit par seconde avec des consommations énergétiques de quelques milliwatt

Calcul neuro inspiré utilisant des anneaux résonnants non-linéaires sur une puce photonique silicium

With the exponential volumes of digital data generated every day, there is a need for real-time, energy-efficient data processing. These challenges have motivated research on unconventional information processing. Among the existing techniques, machine learning is a very effective paradigm of cognitive computing. It provides, through many implementations including that of artificial neural networks, a set of techniques to teach a computer or physical system to perform complex tasks, such as classification, pattern recognition or signal generation. Reservoir computing was proposed about ten years ago to simplify the procedure for training the artificial neural network. Indeed, the network is kept fixed and only the connections between the reading layer and the output are driven by a simple linear regression. The internal architecture of a reservoir computer allows physical implementations, and several implementations have been proposed on different technological platforms, including photonic devices. On-chip reservoir computing is a very promising candidate to meet these challenges. The objective of this thesis work was to propose three different integrated reservoir architectures based on the use of resonant micro-rings. We have digitally studied its performance and highlighted data processing speeds of up to several tens of Gigabits per second with energy consumption of a few milliwatts.Avec les volumes exponentiels de données numériques générées chaque jour, un besoin de traitement des données en temps réel et économe en énergie s'est fait sentir. Ces défis ont motivé la recherche sur le traitement non conventionnel de l'information. Parmi les techniques existantes, l'apprentissage machine est un paradigme très efficace de l'informatique cognitive. Il fournit, au travers de nombreuses implémentations dont celle des réseaux de neurones artificiels, un ensemble de techniques pour apprendre à un ordinateur ou un système physique à effectuer des tâches complexes, telles que la classification, la reconnaissance de formes ou la génération de signaux. Le reservoir computing a été proposé il y a une dizaine d'années pour simplifier la procédure d’entraînement du réseau de neurones artificiels. En effet, le réseau est maintenu fixe et seules les connexions entre la couche de lecture et la sortie sont entraînées par une simple régression linéaire. L'architecture interne d’un reservoir computer permet des implémentations au niveau physique, et plusieurs implémentations ont été proposées sur différentes plateformes technologiques, dont les dispositifs photoniques. Le reservoir computing sur circuits intégrés optiques est un candidat très prometteur pour relever ces défis. L’objectif de ce travail de thèse a été de proposer trois architectures différentes de réservoir intégré basées sur l’utilisation des micro-anneaux résonnants. Nous en avons numériquement étudié les performances et mis en évidence des vitesses de traitement de données pouvant atteindre plusieurs dizaines de Gigabit par seconde avec des consommations énergétiques de quelques milliwatt

Calcul neuro inspiré utilisant des anneaux résonnants non-linéaires sur une puce photonique silicium

With the exponential volumes of digital data generated every day, there is a need for real-time, energy-efficient data processing. These challenges have motivated research on unconventional information processing. Among the existing techniques, machine learning is a very effective paradigm of cognitive computing. It provides, through many implementations including that of artificial neural networks, a set of techniques to teach a computer or physical system to perform complex tasks, such as classification, pattern recognition or signal generation. Reservoir computing was proposed about ten years ago to simplify the procedure for training the artificial neural network. Indeed, the network is kept fixed and only the connections between the reading layer and the output are driven by a simple linear regression. The internal architecture of a reservoir computer allows physical implementations, and several implementations have been proposed on different technological platforms, including photonic devices. On-chip reservoir computing is a very promising candidate to meet these challenges. The objective of this thesis work was to propose three different integrated reservoir architectures based on the use of resonant micro-rings. We have digitally studied its performance and highlighted data processing speeds of up to several tens of Gigabits per second with energy consumption of a few milliwatts.Avec les volumes exponentiels de données numériques générées chaque jour, un besoin de traitement des données en temps réel et économe en énergie s'est fait sentir. Ces défis ont motivé la recherche sur le traitement non conventionnel de l'information. Parmi les techniques existantes, l'apprentissage machine est un paradigme très efficace de l'informatique cognitive. Il fournit, au travers de nombreuses implémentations dont celle des réseaux de neurones artificiels, un ensemble de techniques pour apprendre à un ordinateur ou un système physique à effectuer des tâches complexes, telles que la classification, la reconnaissance de formes ou la génération de signaux. Le reservoir computing a été proposé il y a une dizaine d'années pour simplifier la procédure d’entraînement du réseau de neurones artificiels. En effet, le réseau est maintenu fixe et seules les connexions entre la couche de lecture et la sortie sont entraînées par une simple régression linéaire. L'architecture interne d’un reservoir computer permet des implémentations au niveau physique, et plusieurs implémentations ont été proposées sur différentes plateformes technologiques, dont les dispositifs photoniques. Le reservoir computing sur circuits intégrés optiques est un candidat très prometteur pour relever ces défis. L’objectif de ce travail de thèse a été de proposer trois architectures différentes de réservoir intégré basées sur l’utilisation des micro-anneaux résonnants. Nous en avons numériquement étudié les performances et mis en évidence des vitesses de traitement de données pouvant atteindre plusieurs dizaines de Gigabit par seconde avec des consommations énergétiques de quelques milliwatt

1/ f noise in the intensity fluctuations of vertical-cavity surface-emitting lasers subject to parallel optical injection

A first analysis of fluctuations of the light intensity of vertical-cavity surface-emitting lasers operating in a bistable regime reveals the presence of 1/f noise. In this regime the intensity fluctuates between two recently characterized states with residence times {τ1} and {τ2}. We identify three distinct processes. One of them presents a coherence enhancement phenomenon, and in the other two the distribution of residence times in one of the states follows either a power law P(τ1)∼τ1-2 or P(τ2)∼τ2-2, and this is the cause of the 1/f shape in the spectral density of the intensity. The process at the coherence enhancement zone shows 1/f fluctuations in the light intensity and also in the time residence process. It is shown that the origin of these fluctuations is due to a power-law distribution in the time separation between pulses observed in the time residence series.This work has been funded by the Ministerio de Economía y Competitividad (MINECO/FEDER, UE), Spain, under projects No. TEC2015-65212-C3-1-P (A. Valle) and No. Fis2016-74957-P (M. A. Rodríguez).Peer Reviewe