論文の概要: Ion counting and temperature determination of Coulomb-crystallized laser-cooled ions in traps using convolutional neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.18442v1
• Date: Tue, 25 Feb 2025 18:37:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-26 15:20:37.893456
• Title: Ion counting and temperature determination of Coulomb-crystallized laser-cooled ions in traps using convolutional neural networks
• Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークを用いたトラップ中のクーロン結晶化レーザー冷却イオンのイオン計数と温度決定
• Authors: Yanning Yin, Stefan Willitsch,
• Abstract要約: クーロン結晶を形成するイオンの数と温度は、閉じ込められたイオン実験における2つの重要な特性である。 ここでは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づくイオンの蛍光画像からこれらの特性を決定するための高速かつ正確なアプローチを提案する。 その結果,100-299の範囲のイオン数と5-15mKの世俗温度を持つ結晶では,93%の精度で,92%の精度で1mKの温度変化を識別できることがわかった。
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• Abstract: Coulomb crystals, ordered structures of cold ions confined in ion traps, find applications in a variety of research fields. The number and temperature of the ions forming the Coulomb crystals are two key attributes of interest in many trapped-ion experiments. Here, we present a fast and accurate approach of determining these attributes from fluorescence images of the ions based on convolutional neural networks (CNNs). In this approach, we first generate a large number of images of Coulomb crystals with different ion numbers and temperatures using molecular-dynamics simulations and then train CNN models on these images to classify the desired attributes. The classification performance of several common pre-trained CNN models was compared in example tasks. We find that for crystals with ion numbers in the range 100-299 and secular temperatures of 5-15 mK, the best-performing model can discern number variations on the level of one ion with an accuracy of 93% and temperature variations by 1 mK with an accuracy of 92%. Since the trained model can be directly integrated into experiments, in-situ determination of these attributes can be realized in a non-invasive fashion, which has the potential to greatly facilitate the analysis and control of trapped ions in real time.
• Abstract（参考訳）: イオントラップに閉じ込められた冷イオンの秩序構造であるクーロン結晶は、様々な研究分野に応用されている。 クーロン結晶を形成するイオンの数と温度は、多くの閉じ込められたイオン実験において重要な2つの特性である。 本稿では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づくイオンの蛍光画像からこれらの特性を決定するための高速かつ正確な手法を提案する。 本手法では,まず分子動力学シミュレーションを用いてイオン数と温度の異なるクーロン結晶の多数の画像を生成し,これらの画像上でCNNモデルを訓練し,所望の属性を分類する。 いくつかの共通訓練済みCNNモデルの分類性能を例に比較した。 その結果,100-299の範囲のイオン数と5-15mKの世俗温度を持つ結晶では,93%の精度で,92%の精度で1mKの温度変化を識別できることがわかった。 トレーニングされたモデルを直接実験に組み込むことが可能であるため、これらの特性のその場決定は非侵襲的な方法で実現できる。

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