論文の概要: Deep Learning-Optimized, Fabrication Error-Tolerant Photonic Crystal Nanobeam Cavities for Scalable On-Chip Diamond Quantum Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03987v1
• Date: Thu, 06 Feb 2025 11:43:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-07 14:31:10.635918
• Title: Deep Learning-Optimized, Fabrication Error-Tolerant Photonic Crystal Nanobeam Cavities for Scalable On-Chip Diamond Quantum Systems
• Title（参考訳）: スケーラブルオンチップダイヤモンド量子システムのための深層学習最適化・加工誤差耐性フォトニック結晶ナノビームキャビティ
• Authors: Sander van Haagen, Salahuddin Nur, Ryoichi Ishihara,
• Abstract要約: キャビティ強化ダイヤモンド色中心量子ビットは、大規模でモジュラーな量子コンピュータに最適である。 しかし、ダイヤモンドのユニークな材料特性はナノフォトニックデバイスの製造に困難をもたらす。 ナノフォトニックデバイスの製造誤差耐性を高めるため,ディープラーニングに基づく最適化手法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Cavity-enhanced diamond color center qubits can be initialized, manipulated, entangled, and read individually with high fidelity, which makes them ideal for large-scale, modular quantum computers, quantum networks, and distributed quantum sensing systems. However, diamond's unique material properties pose significant challenges in manufacturing nanophotonic devices, leading to fabrication-induced structural imperfections and inaccuracies in defect implantation, which hinder reproducibility, degrade optical properties and compromise the spatial coupling of color centers to small mode-volume cavities. A cavity design tolerant to fabrication imperfections, such as surface roughness, sidewall slant, and non-optimal emitter positioning, can improve coupling efficiency while simplifying fabrication. To address this challenge, a deep learning-based optimization methodology is developed to enhance the fabrication error tolerance of nanophotonic devices. Convolutional neural networks (CNNs) are applied to promising designs, such as L2 and fishbone nanobeam cavities, predicting Q-factors up to one million times faster than traditional finite-difference time-domain (FDTD) simulations, enabling efficient optimization of complex, high-dimensional parameter spaces. The CNNs achieve prediction errors below 3.99% and correlation coefficients up to 0.988. Optimized structures demonstrate a 52% reduction in Q-factor degradation, achieving quality factors of 5e4 under real-world conditions and a two-fold expansion in field distribution, enabling efficient coupling of non-optimally positioned emitters. This methodology enables scalable, high-yield manufacturing of robust nanophotonic devices, including the cavity-enhanced diamond quantum systems developed in this study.
• Abstract（参考訳）: キャビティ強化ダイヤモンド色中心量子ビットは、個別に高忠実度で初期化、操作、絡み合い、読み出しが可能であり、大規模でモジュラーな量子コンピュータ、量子ネットワーク、分散量子センシングシステムに最適である。 しかし、ダイヤモンドのユニークな材料特性はナノフォトニックデバイスの製造において大きな課題となり、製造によって生じる構造上の欠陥や欠陥注入の不正確さを招き、再現性を妨げ、光学特性を低下させ、色中心の空間的結合を小さなモード体積の空洞に妥協させる。 表面粗さ、サイドウォールスラント、非最適エミッタ位置決めなどの製造不完全性に対するキャビティ設計は、製造を簡素化しつつ、結合効率を向上させることができる。 この課題に対処するため,ナノフォトニックデバイスの製造誤差耐性を高めるために,ディープラーニングに基づく最適化手法を開発した。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、L2や魚骨のナノビームキャビティのような有望な設計に適用され、従来の有限差分時間領域(FDTD)シミュレーションよりも100万倍高速なQ因子を予測し、複雑な高次元パラメータ空間の効率的な最適化を可能にする。 CNNは3.99%未満の予測誤差と最大0.988までの相関係数を達成する。 最適化された構造は、Q因子の分解を52%低減し、実世界の条件下では5e4の品質因子を達成し、電界分布を2倍に拡大し、非最適配置エミッタの効率的なカップリングを可能にする。 この方法では、この研究で開発されたキャビティ強化ダイヤモンド量子システムを含む、堅牢なナノフォトニックデバイスをスケーラブルで高収率で製造することができる。

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