論文の概要: Boosting Photon-Number-Resolved Detection Rates of Transition-Edge Sensors by Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15360v1
• Date: Fri, 22 Nov 2024 22:09:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:18:51.044333
• Title: Boosting Photon-Number-Resolved Detection Rates of Transition-Edge Sensors by Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習による遷移エッジセンサの検出率向上
• Authors: Zhenghao Li, Matthew J. H. Kendall, Gerard J. Machado, Ruidi Zhu, Ewan Mer, Hao Zhan, Aonan Zhang, Shang Yu, Ian A. Walmsley, Raj B. Patel,
• Abstract要約: 遷移エッジセンサー(TES)は、非常に効果的な光子数分解(PNR)検出器である。 比較的遅い熱回復時間は、実験シナリオでの運用速度を著しく制限する。 我々は,検出イベント間の完全回復時間を待つことなく,TESが光子パルスを検出し,正確に分類できるアルゴリズムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9829310103458186
• License:
• Abstract: Transition-Edge Sensors (TESs) are very effective photon-number-resolving (PNR) detectors that have enabled many photonic quantum technologies. However, their relatively slow thermal recovery time severely limits their operation rate in experimental scenarios compared to leading non-PNR detectors. In this work, we develop an algorithmic approach that enables TESs to detect and accurately classify photon pulses without waiting for a full recovery time between detection events. We propose two machine-learning-based signal processing methods: one supervised learning method and one unsupervised clustering method. By benchmarking against data obtained using coherent states and squeezed states, we show that the methods extend the TES operation rate to 800 kHz, achieving at least a four-fold improvement, whilst maintaining accurate photon-number assignment up to at least five photons. Our algorithms will find utility in applications where high rates of PNR detection are required and in technologies which demand fast active feed-forward of PNR detection outcomes.
• Abstract（参考訳）: 遷移エッジセンサー(TES)は、多くのフォトニック量子技術を可能にする非常に効果的な光子数分解(PNR)検出器である。 しかし、その比較的遅い熱回復時間は、PNR以外の先導検出器と比較して実験シナリオでの動作速度を著しく制限する。 本研究では,TESが検出イベント間の完全回復時間を待つことなく,光子パルスを検出し,正確に分類できるアルゴリズムを開発した。 本稿では,教師あり学習法と教師なしクラスタリング法という,2つの機械学習に基づく信号処理手法を提案する。 本研究では,コヒーレント状態と圧縮状態を用いて得られたデータに対してベンチマークを行い,TES演算率を800kHzに拡張し,少なくとも4倍の精度向上を実現し,光子数の正確な割り当てを5つ以上維持することを示した。 提案アルゴリズムは,高いPNR検出率を必要とするアプリケーションや,PNR検出結果の高速なフィードフォワード要求技術において有効性を見出す。

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