Tout a commencé par le voyage de Nicolas Roy à Stanford.  Nicolas est doctorant au sein du Département de physique et membre des Instituts NISM et NaXys. La visite à Stanford avait pour objectif de développer une expertise à l’UNamur sur une méthode nouvelle de simulation de cristaux photoniques twistés, récemment publiée par la prestigieuse université. À la suite des discussions lors du séjour à Stanford, des pistes de collaborations sont apparues, notamment celle de poursuivre les recherches relatives à l’une de leurs publications afin de tenter de rendre un dispositif qui permet de manipuler la direction du faisceau lumineux le plus efficace et compact possible.  

Pari réussi puisque l’étude théorique prévoit un dispositif de 6 microns (soit la taille d’un cheveu) !  De plus, il est très économe en énergie.  Concrètement, il peut permettre de suivre des satellites par exemple, sans bouger l’émetteur ou le récepteur, ce qui est compliqué dans un circuit photonique.  Une autre application concrète est à l’étude pour la société Meta, qui souhaite réduire la taille des casques de réalité virtuelle à une simple paire de lunettes… 

Durant sa thèse de doctorat, et en s’appuyant sur une publication de l’équipe de Stanford intitulée “Theory for Twisted Bilayer Photonic Crystal Slabs, Nicolas a reproduit la méthode de simulation et mis au point un modèle analytique des simulations numériques. L’emploi de ces simulations peu coûteuses a permis de trouver les structures photoniques les plus capables de dévier la lumière de manière contrôlée. Le modèle analytique quant à lui permet de fournir une explication à ce qui a été observé et donc de mieux comprendre ce qu’il se passe. En bref, cela donne des perspectives de fabrication plus simples pour les futurs dispositifs. 

 « L’intelligence computationnelle, combinant machine learning et optimisation/automatisation par des algorithmes, permet, en effectuant de très nombreux et rapides calculs d’économiser le temps humain.  A titre de comparaison, les calculs qui étaient effectués sans l’utilisation de cette méthode mise au point par l’équipe de recherche de Stanford prenaient plusieurs jours. Nous avons maintenant des simulations durant 1h. Les méthodes de machine learning que j’ai mise au point permettent maintenant de les réaliser en moins d’une seconde ! » 

Nicolas Roy Chercheur à l'Institut naXys

Un modèle, mais pour quoi faire ?

Les équipes de recherche qui collaborent dans cette étude travaillent sur les cristaux photoniques twistés, c’est-à-dire des matériaux bidimensionnels, formés, par exemple de 2 couches de silicium superposées et structurées, et leur interaction avec la lumière.  

Un peu comme un sandwich constitué de 2 tranches de pain qu’on pourrait faire glisser l’une sur l’autre.   

 

Légende de l’illustration : représentation schématique du dispositif photonique désorientée servant à modifier la direction de la lumière de manière dynamique.

Représentation schématique du dispositif photonique désorientée servant à modifier la direction de la lumière de manière dynamique.

Dans la conception d’un modèle analytique, Nicolas Roy s’est également servi d’une théorie connue depuis les années 60 : les réseaux échelette.  Un réseau échelette est un réseau de diffraction plan ayant le profil en dents de scie.  Concrètement, cela ressemble aux toits des anciennes usines.  La nouveauté qu’il a apportée en utilisant cette notion, c’est de permettre de comprendre le mécanisme qui permet le contrôle de l’angle de sortie du faisceau lumineux grâce au twist entre les deux couches. Ce faisant, il a identifié que le système agissait similairement au réseau échelette. L’équipe, grâce à des méta-modèles, a permis de concentrer la lumière dans une direction bien précise avec une efficacité de 90%.  

Maitriser la lumière

Le but de ce genre de structure twistée ?  Devenir maître de la lumière et fabriquer in fine des systèmes qui permettent de la ralentir, voire de l’arrêter.   

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Portrait Michaël Lobet

Une prouesse pour ce bolide, la lumière, qui se déplace à plus de 300 000 km/s ! C’est la vitesse la plus rapide que l’on puisse atteindre dans l’univers. La ralentir n’est donc pas une mince affaire. Dans ce genre de structures désorientées, la lumière est piégée mais son état est préservé : elle est mise « sur pause », en quelque sorte.  On peut imaginer concrètement pouvoir améliorer les caractéristiques des lasers ou les performances des ordinateurs quantiques. Une application importante serait de créer des mémoires optiques, qui permettrait de stocker les bits lumineux sans les détruire et de les libérer à volonté. Ou tout du moins les ralentir le temps d’effectuer les opérations mathématiques nécessaires au calcul tout optique. Une autre application est de profiter du ralentissement de la lumière pour exalter les interactions lumière matière. Cela peut servir à augmenter le rendement de réactions chimiques en photocatalyse notamment. Ces réactions photocatalytiques sont utiles pour le traitement de l’eau ou le traitement de l’air par exemple, sujets sur lesquels travaillent les professeurs Olivier Deparis et Bao-Lian Su au sein de l’institut NISM.

Professeur Michaël Lobet Université de Namur

Cette technique du twist ouvre donc bien des possibilités encore inexplorées en photonique en ajoutant un degré de contrôle de la lumière.  Les chercheurs poursuivent leurs recherches dans ce sens, en continuant cette collaboration fructueuse avec l’équipe du professeur Fan, de l'Université de Stanford, USA.  

Décidément, on n’a pas fini de twister à l’UNamur ! 

Les équipes de recherche impliquées

L'équipe belge

L'équipe américaine

  • Professeur Shanhui Fan (Université de Stanford)
  • Dr Beicheng Lou

Remerciements

Les chercheurs remercient l’UNamur, et plus spécifiquement le Département de physique et l’Institut NISM pour avoir financé le voyage de Nicolas Roy, l’Institut naXys pour son soutien dans ce projet,  la plateforme technologique PTCI, dont les supercalculateurs ont rendu cette étude possible ainsi que le FNRS pour le financement des mandats de recherche de Michaël Lobet et Alexandre Mayer.