論文の概要: Machine-learning based high-bandwidth magnetic sensing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.12820v1
- Date: Thu, 19 Sep 2024 14:50:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-07 13:10:09.767964
- Title: Machine-learning based high-bandwidth magnetic sensing
- Title（参考訳）: 機械学習に基づく高帯域磁気センサ
- Authors: Galya Haim, Stefano Martina, John Howell, Nir Bar-Gill, Filippo Caruso,
- Abstract要約: ダイヤモンド中の窒素空孔(NV)色中心は、多用途、高感度、高解像度磁気センシングを提供する。
スピン共鳴磁気センシング(NV量子センシング)の現在のスキームは、感度、ダイナミックレンジ、帯域幅に関連するトレードオフに悩まされている。
我々は,大規模なダイナミックレンジシナリオにおける感度/帯域トレードオフの観点から,NV磁気センサを強化するための機械学習ツールを実装した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3980986259786223
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent years have seen significant growth of quantum technologies, and specifically quantum sensing, both in terms of the capabilities of advanced platforms and their applications. One of the leading platforms in this context is nitrogen-vacancy (NV) color centers in diamond, providing versatile, high-sensitivity, and high-resolution magnetic sensing. Nevertheless, current schemes for spin resonance magnetic sensing (as applied by NV quantum sensing) suffer from tradeoffs associated with sensitivity, dynamic range, and bandwidth. Here we address this issue, and implement machine learning tools to enhance NV magnetic sensing in terms of the sensitivity/bandwidth tradeoff in large dynamic range scenarios. We experimentally demonstrate this new approach, reaching an improvement in the relevant figure of merit by a factor of up to 5. Our results promote quantum machine learning protocols for sensing applications towards more feasible and efficient quantum technologies.
- Abstract（参考訳）: 近年、先進的なプラットフォームとそれらの応用の両面で、量子技術、特に量子センシングが著しく成長している。
この文脈における主要なプラットフォームの1つは、ダイヤモンド中の窒素空洞(NV)色中心であり、汎用性、高感度、高分解能磁気センシングを提供する。
それでも、スピン共鳴磁気センシング(NV量子センシングによって適用される)の現在のスキームは、感度、ダイナミックレンジ、帯域幅に関連するトレードオフに悩まされている。
ここでは、この問題に対処し、大規模なダイナミックレンジシナリオにおける感度/帯域トレードオフの観点から、NV磁気センサを強化するための機械学習ツールを実装する。
提案手法を実験的に実証し, 有益度を最大5。
本研究は、より実用的で効率的な量子技術に向けたアプリケーション検出のための量子機械学習プロトコルを推進した。
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