論文の概要: Reinforcement learning assisted non-reciprocal optomechanical gyroscope

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.08319v1
• Date: Tue, 11 Mar 2025 11:30:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-12 15:42:13.467923
• Title: Reinforcement learning assisted non-reciprocal optomechanical gyroscope
• Title（参考訳）: 強化学習による非相互オプトメカニカルジャイロスコープ
• Authors: Qing-Shou Tan, Ya-Feng Jiao, Yunlan Zuo, Lan Xu, Jie-Qiao Liao, Le-Man Kuang,
• Abstract要約: スピンキャビティ光共振器(COM)を用いた新しいジャイロ構造を提案する。 本研究は、ジャイロスコープの感度が駆動光場の伝播方向に著しく依存していることを明らかにし、頑健な量子非相互挙動を示す。 目標角速度範囲内でジャイロスコープの感度を最適化し,前例のない精度を実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.276128350173263
• License:
• Abstract: We propose a novel optomechanical gyroscope architecture based on a spinning cavity optomechanical resonator (COM) evanescently coupled to a tapered optical fiber without relying on costly quantum light sources. Our study reveals a striking dependence of the gyroscope's sensitivity on the propagation direction of the driving optical field, manifesting robust quantum non-reciprocal behavior. This non-reciprocity significantly enhances the precision of angular velocity estimation, offering a unique advantage over conventional gyroscopic systems. Furthermore, we demonstrate that the operational range of this non-reciprocal gyroscope is fundamentally governed by the frequency of the pumping optical field, enabling localized sensitivity to angular velocity. Leveraging the adaptive capabilities of reinforcement learning (RL), we optimize the gyroscope's sensitivity within a targeted angular velocity range, achieving unprecedented levels of precision. These results highlight the transformative potential of RL in advancing high-resolution, miniaturized optomechanical gyroscopes, opening new avenues for next-generation inertial sensing technologies.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,回転共振器(COM)を高コストの量子光源に頼らずにテーパーファイバにエバネッセント結合した新しい光学ジャイロアーキテクチャを提案する。 本研究は、ジャイロスコープの感度が駆動光場の伝播方向に著しく依存していることを明らかにし、頑健な量子非相互挙動を示す。 この非相互性は角速度推定の精度を著しく向上させ、従来のジャイロスコープシステムに対してユニークな優位性を与える。 さらに, この非相互ジャイロスコープの動作範囲は, 励起光学界の周波数によって基本的に制御され, 角速度に対する局所的な感度が期待できることを示した。 強化学習(RL)の適応性を活用し,目標角速度範囲内でジャイロスコープの感度を最適化し,前例のない精度を実現した。 これらの結果は、RLが高分解能で小型化された光学ジャイロスコープを進化させ、次世代の慣性センシング技術に新たな道を開くことの転換可能性を強調している。

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