論文の概要: Efficient characterization of blinking quantum emitters from scarce data sets via machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.13027v1
• Date: Thu, 24 Aug 2023 18:51:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-08-28 16:23:32.563826
• Title: Efficient characterization of blinking quantum emitters from scarce data sets via machine learning
• Title（参考訳）: 機械学習による希薄データセットからの瞬き量子エミッタの効率的なキャラクタリゼーション
• Authors: G. Landry and C. Bradac
• Abstract要約: 単一光子エミッタは、蛍光断続性または光架橋を普遍的に表示する。 そこで本研究では,85%の精度で点滅率を抽出できる多機能回帰アルゴリズムと遺伝的アルゴリズムを提案する。 我々のアルゴリズムは、調査可能な点滅システムの範囲を効果的に拡張し、それ以外は調査するには短命であると考えられるものへと動的をトラップする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Single photon emitters are core building blocks of quantum technologies, with established and emerging applications ranging from quantum computing and communication to metrology and sensing. Regardless of their nature, quantum emitters universally display fluorescence intermittency or photoblinking: interaction with the environment can cause the emitters to undergo quantum jumps between on and off states that correlate with higher and lower photoemission events, respectively. Understanding and quantifying the mechanism and dynamics of photoblinking is important for both fundamental and practical reasons. However, the analysis of blinking time traces is often afflicted by data scarcity. Blinking emitters can photo-bleach and cease to fluoresce over time scales that are too short for their photodynamics to be captured by traditional statistical methods. Here, we demonstrate two approaches based on machine learning that directly address this problem. We present a multi-feature regression algorithm and a genetic algorithm that allow for the extraction of blinking on/off switching rates with >85% accuracy, and with >10x less data and >20x higher precision than traditional methods based on statistical inference. Our algorithms effectively extend the range of surveyable blinking systems and trapping dynamics to those that would otherwise be considered too short-lived to be investigated. They are therefore a powerful tool to help gain a better understanding of the physical mechanism of photoblinking, with practical benefits for applications based on quantum emitters that rely on either mitigating or harnessing the phenomenon.
• Abstract（参考訳）: シングルフォトンエミッターは量子技術の核となる構成要素であり、量子コンピューティングや通信からメトロロジーやセンシングまで、確立され、発展しつつある。 その性質にかかわらず、量子エミッタは、蛍光間欠性または光点滅を普遍的に表示する: 環境との相互作用により、エミッタは、それぞれ高次および低次光電子放出事象と相関するオン状態とオフ状態の間を量子ジャンプする。 光リンクのメカニズムとダイナミクスの理解と定量化は、基本的な理由と実践上の理由の両方において重要である。 しかしながら、瞬き時間トレースの分析は、しばしばデータの不足によって苦しめられる。 点滅エミッターは、従来の統計方法では撮影できないほど短すぎる時間スケールで蛍光を吸収しなくなる。 本稿では,この問題を直接解決する機械学習に基づく2つのアプローチを示す。 統計的推論に基づく従来の手法に比べて, データの10倍, データの20倍の精度で, スイッチングレートを85%精度で抽出できる多機能回帰アルゴリズムと遺伝的アルゴリズムを提案する。 我々のアルゴリズムは, 測定可能な点滅システムの範囲を効果的に拡張し, トラッピングダイナミクスを探索するには短すぎると考えられるものに拡張する。 したがって、光架橋の物理的メカニズムをよりよく理解するための強力なツールであり、この現象を緩和または活用する量子エミッターに基づく応用に実用的な利点がある。

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