論文の概要: Spatial Mode Correction of Single Photons using Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.07760v2
• Date: Fri, 4 Sep 2020 14:53:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-14 19:09:47.972158
• Title: Spatial Mode Correction of Single Photons using Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習を用いた単一光子の空間モード補正
• Authors: Narayan Bhusal, Sanjaya Lohani, Chenglong You, Mingyuan Hong, Joshua Fabre, Pengcheng Zhao, Erin M. Knutson, Ryan T. Glasser, Omar S. Magana-Loaiza
• Abstract要約: 本研究では, ニューラルネットワークの自己学習・自己進化的特徴を利用して, 歪んだラゲール・ガウスモードの複雑な空間プロファイルを1光子レベルで補正する。 この結果は, 構造光子と単一光子画像のリアルタイム乱流補正に重要な意味を持つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8086378019947618
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spatial modes of light constitute valuable resources for a variety of quantum technologies ranging from quantum communication and quantum imaging to remote sensing. Nevertheless, their vulnerabilities to phase distortions, induced by random media, impose significant limitations on the realistic implementation of numerous quantum-photonic technologies. Unfortunately, this problem is exacerbated at the single-photon level. Over the last two decades, this challenging problem has been tackled through conventional schemes that utilize optical nonlinearities, quantum correlations, and adaptive optics. In this article, we exploit the self-learning and self-evolving features of artificial neural networks to correct the complex spatial profile of distorted Laguerre-Gaussian modes at the single-photon level. Furthermore, we demonstrate the possibility of boosting the performance of an optical communication protocol through the spatial mode correction of single photons using machine learning. Our results have important implications for real-time turbulence correction of structured photons and single-photon images.
• Abstract（参考訳）: 光の空間モードは、量子通信や量子イメージングからリモートセンシングまで、様々な量子技術にとって貴重な資源である。 それでも、ランダムメディアによって引き起こされる位相歪みに対する脆弱性は、多数の量子フォトニクス技術の現実的な実装に重大な制限を課している。 残念ながら、この問題は単光子レベルで悪化する。 この20年間、この課題は光非線形性、量子相関、適応光学を利用する従来の手法によって解決されてきた。 本稿では,ニューラルネットワークの自己学習と自己進化の特徴を利用して,歪曲したラゲール・ガウシアンモードの複雑な空間プロファイルを単光子レベルで補正する。 さらに,機械学習を用いた単一光子の空間モード補正による光通信プロトコルの性能向上の可能性を示す。 この結果は,構造光子と単一光子画像のリアルタイム乱流補正に重要な意味を持つ。

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