Fotónica No Lineal

Dentro de esta línea de investigación exploramos fenómenos complejos utilizando fuentes fotónicas modernas, integrándolas en sistemas complejos funcionales. Nuestro laboratorio de fotónica no lineal, que trabaja en estrecha colaboración con un sólido equipo teórico, tiene como objetivo fundamental obtener una comprensión más profunda de los fenómenos complejos en fotónica. A nivel práctico, proporcionamos soluciones novedosas en campos tan diversos como las comunicaciones ópticas y el procesamiento de la información, transfiriendo nuestro conocimiento al área de las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TIC).

Abordamos, principalmente, estudios sobre las propiedades de emisión no lineal y espacio-temporal de los láseres de semiconductor. Las implementaciones prácticas se realizan, sobre todo, en redes ópticas complejas que utilizan estos láseres. En el laboratorio de fotónica no lineal también avanzamos en el desarrollo de técnicas de caracterización y exploramos aplicaciones de los sistemas fotónicos complejos en las tecnologías de la información. Nuestros objetivos incluyen aplicaciones de cifrado óptico y procesamiento ultrarrápido de la información utilizando sistemas fotónicos neuro-inspirados.

Investigadores

  • Apostolos Argyris

    Apostolos Argyris

  • Pere Colet

    Pere Colet

  • Miguel C. Soriano

    Miguel C. Soriano

  • Ingo Fischer

    Ingo Fischer

  • Damià Gomila

    Damià Gomila

  • Claudio Mirasso

    Claudio Mirasso

  • Roberta Zambrini

    Roberta Zambrini

Recent and ongoing Research projects

POST-DIGITAL

POST-DIGITAL: Neuromorphic computing in photonic and other nonlinear media

I.P.: Ingo Fischer, Claudio Mirasso
POST-DIGITAL is a Marie Skłodowska-Curie Innovative Training Network, funded by the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme. POST-DIGITAL is committed to form a new generation of engineers and researchers, affording ...

ADOPD

Adaptive Optical Dendrites

I.P.: Ingo Fischer, Claudio Mirasso
The increased demand for computation with low energy consumption requires entirely novel hardware concepts. In ADOPD we develop ultra-fast computational units based on optical-fiber technologies exploiting information processing principles used by neurons ...

QuaResC

Quantum machine learning using reservoir computing

I.P.: Miguel C. Soriano, Roberta Zambrini
The QuaResC project engages in a new collaboration UIB and CSIC researchers at IFISC with the objective to address an interdisciplinary topic between artificial intelligence and quantum physics: quantum machine learning using ...

MdM-IFISC-2

Maria de Maeztu 2023-2026

I.P.: Ernesto Estrada, Ingo Fischer, Emilio Hernández-García, Rosa Lopez, Claudio Mirasso, Jose Javier Ramasco, Raúl Toral, Roberta Zambrini
After 15 years of its existence, IFISC can point to a proven track record of impactful research. The previous 2018-2022 MdM award has significantly enhanced the institute's capabilities, as demonstrated by an ...

INFOLANET

Information processing with coupled laser networks

I.P.: Apostolos Argyris, Miguel C. Soriano
In the INFOLANET project, we will combine the expertise of the PIs on dynamical systems and machine learning to advance information processing concepts, based on a high-speed photonic implementation. We anticipate that ...

AIHUB

AIHUB

I.P.: Jose Javier Ramasco
HUB CSIC for fomenting the research and services on Artificial Intelligence.

Publicaciones recientes

Squeezing as a resource for time series processing in quantum reservoir computing

García-Beni, Jorge; Giorgi, Gianluca; Soriano, Miguel C.; Zambrini, Roberta
Optics Express 32, 6733-6747 (2024)

Non-Hermitian control of localization in mosaic photonic lattices

Longhi; Stefano
Applied Physics Letters 123, 161102 (2023)

Time and wavelength multiplexing in photonic neural networks

Jiménez González, Pedro (advisors: Miguel C. Soriano, Claudio R. Mirasso)
Master Thesis (2023)

Delocalization of light in photonic lattices with unbounded potentials

Longhi; Stefano
Optics Letters 48, 5293-5296 (2023)

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