論文の概要: Quantum Force Sensing by Digital Twinning of Atomic Bose-Einstein Condensates
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00484v2
- Date: Sat, 1 Jun 2024 10:09:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-04 21:20:11.217422
- Title: Quantum Force Sensing by Digital Twinning of Atomic Bose-Einstein Condensates
- Title（参考訳）: 原子ボース-アインシュタイン凝縮体のデジタルツインニングによる量子力センシング
- Authors: Tangyou Huang, Zhongcheng Yu, Zhongyi Ni, Xiaoji Zhou, Xiaopeng Li,
- Abstract要約: 我々は、弱い信号検出感度を高めるために機械学習の能力を利用するデータ駆動型アプローチを提案する。
原子間力センサでは,無力データのデジタルレプリカと異常検出技術を組み合わせる。
本研究により,従来のプロトコルに比べて感度が著しく向上し,大幅な改善が得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.916921958708415
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: High sensitivity detection plays a vital role in science discoveries and technological applications. While intriguing methods utilizing collective many-body correlations and quantum entanglements have been developed in physics to enhance sensitivity, their practical implementation remains challenging due to rigorous technological requirements. Here, we propose an entirely data-driven approach that harnesses the capabilities of machine learning, to significantly augment weak-signal detection sensitivity. In an atomic force sensor, our method combines a digital replica of force-free data with anomaly detection technique, devoid of any prior knowledge about the physical system or assumptions regarding the sensing process. Our findings demonstrate a significant advancement in sensitivity, achieving an order of magnitude improvement over conventional protocols in detecting a weak force of approximately $10^{-25}~\mathrm{N}$. The resulting sensitivity reaches $1.7(4) \times 10^{-25}~\mathrm{N}/\sqrt{\mathrm{Hz}}$. Our machine learning-based signal processing approach does not rely on system-specific details or processed signals, rendering it highly applicable to sensing technologies across various domains.
- Abstract（参考訳）: 高感度検出は、科学的発見と技術応用において重要な役割を担っている。
集合多体相関と量子エンタングルメントを利用した興味深い手法は、感度を高めるために物理学で開発されているが、厳密な技術的要求のため、その実践的実装は難しいままである。
本稿では、機械学習の能力を生かし、弱い信号検出感度を大幅に向上させる、完全にデータ駆動型アプローチを提案する。
原子間力センサでは,無力データのデジタルレプリカと異常検出技術を組み合わせて,物理的システムやセンサプロセスの仮定に関する事前知識を欠いている。
その結果,感度が著しく向上し,約10^{-25}〜\mathrm{N}$の弱い力を検出するため,従来のプロトコルよりも格段に向上した。
結果の感度は 1.7(4) \times 10^{-25}~\mathrm{N}/\sqrt{\mathrm{Hz}}$ に達する。
我々の機械学習ベースの信号処理アプローチは、システム固有の詳細や処理された信号に頼らず、様々な領域にわたるセンシング技術に適用できる。
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