論文の概要: Machine learner optimization of optical nanofiber-based dipole traps for
cold $^{87}$Rb atoms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.03931v2
- Date: Thu, 14 Oct 2021 05:39:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-12 01:14:20.913815
- Title: Machine learner optimization of optical nanofiber-based dipole traps for
cold $^{87}$Rb atoms
- Title（参考訳）: 光ナノファイバー系双極子トラップのコールド$^{87}$Rb原子に対する機械学習者最適化
- Authors: Ratnesh K. Gupta, Jesse L. Everett, Aaron D. Tranter, Ren\'e Henke,
Vandna Gokhroo, Ping Koy Lam, S\'ile Nic Chormaic
- Abstract要約: コールドアルカリ原子用2色光ナノファイバー系双極子トラップにおいて、トラップ効率はエバネッセント場における光の波長と強度に依存する。
ループ内ニューラルネットワークマシンを学習し,87ドルRbの原子を補償されていない2色エバネッセンスフィールド双極子トラップにトラップする。
ダイポールトリップされた原子の数が$sim$50%増加し、平均温度が150$mu$Kから140$mu$Kに低下し、ピーク光深度が70%上昇するのを観察した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4221619479687067
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In two-color optical nanofiber-based dipole traps for cold alkali atoms, the
trap efficiency depends on the wavelength and intensity of light in the
evanescent field, and the initial laser-cooling process. Typically, no more
than one atom can be trapped per trapping site. Improving the trapping
efficiency can increase the number of filled trapping sites, thereby increasing
the optical depth. Here, we report on the implementation of an in-loop
stochastic artificial neural network machine learner to trap $^{87}$Rb atoms in
an uncompensated two-color evanescent field dipole trap by optimizing the
absorption of a near-resonant, nanofiber-guided, probe beam. By giving the
neural network control of the laser cooling process, we observe an increase in
the number of dipole-trapped atoms by $\sim$ 50%, a small decrease in their
average temperature from 150 $\mu$K to 140 $\mu$K, and an increase in peak
optical depth by 70%. The machine learner is able to quickly and effectively
explore the large parameter space of the laser cooling control to find optimal
parameters for loading the dipole traps. The increased number of atoms should
facilitate studies of collective atom-light interactions mediated via the
evanescent field.
- Abstract（参考訳）: 低温アルカリ原子用2色光ナノファイバー系双極子トラップにおいて、トラップ効率は、エバネッセント場における光の波長と強度、および初期レーザー冷却過程に依存する。
通常、トラップ部位に1つ以上の原子を閉じ込めることはできない。
トラップ効率の向上は、充填トラップ部位の数を増やし、光深度を増大させる。
本稿では,非補償2色エバネッセント場双極子トラップにおいて,ナノファイバー誘導型プローブビームの吸収を最適化することにより,$^{87}$rb原子を捕捉するループ内確率的ニューラルネットワークマシン学習器の実装について報告する。
レーザー冷却過程をニューラルネットワークで制御することで、双極子トラップ原子の数を50%増加させ、平均温度を150$\mu$kから140$\mu$kに減少させ、ピーク光深度を70%増加させることを観測した。
機械学習者は、レーザ冷却制御の大きなパラメータ空間を迅速かつ効果的に探索し、双極子トラップをロードする最適なパラメータを見つけることができる。
原子の数の増加は、エバネッセント場を介して媒介される集合原子-光相互作用の研究を促進する必要がある。
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