PreFab: Image-to-Image Computer Vision for Advanced Nanophotonic Fabrication and DesignAbstract: PreFab is an image-to-image computer vision system designed to predict and correct nanofabrication variations in integrated photonic circuits. Utilizing convolutional neural networks (CNNs) trained on GDS design files and scanning electron microscope (SEM) images, PreFab enables precise transformations such as fabrication variation prediction, automatic design correction, SEM segmentation, and SEM styling. This system enhances the manufacturability and fidelity of complex photonic circuits by anticipating deviations like erosion, dilation, and edge uncertainties, and compensating for these during the design phase. Additionally, it facilitates post-fabrication analysis through SEM segmentation, allowing for accurate performance analysis. PreFab's methodology aims to minimize fabrication cycles, enhance design fidelity, and adapt to diverse nanophotonic manufacturing techniques, positioning it as a useful tool for the advancement of next-generation photonic technologies.------------------------------------------------------------------------PreFab : Vision par ordinateur image à image pour la fabrication et la conception nanophotoniques avancéesRésumé : PreFab est un système de vision par ordinateur image à image conçu pour prédire et corriger les variations de nanofabrication dans les circuits photoniques intégrés. En utilisant des réseaux neuronaux convolutionnels (CNN) formés sur des fichiers de conception GDS et des images de microscope électronique à balayage (SEM), PreFab permet des transformations précises telles que la prédiction des variations de fabrication, la correction automatique de la conception, la segmentation SEM et le style SEM. Ce système améliore la fabricabilité et la fidélité des circuits photoniques complexes en anticipant les écarts tels que l'érosion, la dilatation et les incertitudes de bord, et en les compensant pendant la phase de conception. De plus, il facilite l'analyse post-fabrication grâce à la segmentation SEM, permettant une analyse précise des performances. La méthodologie de PreFab vise à minimiser les cycles de fabrication, à améliorer la fidélité de la conception et à s'adapter à diverses techniques de fabrication nanophotonique, le positionnant comme un outil utile pour l'avancement des technologies photoniques de nouvelle génération.[]Dr. Dusan Gostimirovic (PreFab Photonics)About / A proposThe High Throughput and Secure Networks (HTSN) Challenge program is hosting regular virtual seminar series to promote scientific information sharing, discussions, and interactions between researchers.https://nrc.canada.ca/en/research-development/research-collaboration/programs/high-throughput-secure-networks-challenge-programLe programme Réseaux Sécurisés à Haut Débit (RSHD) organise régulièrement des séries de séminaires virtuels pour promouvoir le partage d’informations scientifiques, les discussions et les interactions entre chercheurs.https://nrc.canada.ca/fr/recherche-developpement/recherche-collaboration/programmes/programme-defi-reseaux-securises-haut-debitCo-sponsored by: National Research Council, Canada. Optonique.Speaker(s): Dusan Gostimirovic, Virtual: https://events.vtools.ieee.org/m/433675

IEEE Toronto ExCom meeting.Room: ENG 288, Bldg: George Vari Engineering Building, Toronto Metropolitan University, 245 Church Street, Toronto, Ontario, Canada, M5B 1Z4, Virtual: https://events.vtools.ieee.org/m/434124