論文の概要: Single-shot thermometry of simulated Bose--Einstein condensates using artificial intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.16925v1
• Date: Fri, 20 Jun 2025 11:36:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-23 19:00:05.428042
• Title: Single-shot thermometry of simulated Bose--Einstein condensates using artificial intelligence
• Title（参考訳）: 擬似ボースの単発温度測定--人工知能を用いたアインシュタイン凝縮
• Authors: Jack Griffiths, Steven A. Wrathmall, Simon A. Gardiner,
• Abstract要約: 単一ショットから化学ポテンシャルと温度を迅速かつ非破壊的に推定するための人工知能アプローチを実証する。 我々の畳み込みニューラルネットワークは、ハーモニックトラップ構成における準2Dパンケーキの凝縮にのみ訓練されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Precise determination of thermodynamic parameters in ultracold Bose gases remains challenging due to the destructive nature of conventional measurement techniques and inherent experimental uncertainties. We demonstrate an artificial intelligence approach for rapid, non-destructive estimation of the chemical potential and temperature from single-shot, in situ imaged density profiles of finite-temperature Bose gases. Our convolutional neural network is trained exclusively on quasi-2D `pancake' condensates in harmonic trap configurations. It achieves parameter extraction within fractions of a second. The model also demonstrates zero-shot generalisation across both trap geometry and thermalisation dynamics, successfully estimating thermodynamic parameters for toroidally trapped condensates with errors of only a few nanokelvin despite no prior exposure to such geometries during training, and maintaining predictive accuracy during dynamic thermalisation processes after a relatively brief evolution without explicit training on non-equilibrium states. These results suggest that supervised learning can overcome traditional limitations in ultracold atom thermometry, with extension to broader geometric configurations, temperature ranges, and additional parameters potentially enabling comprehensive real-time analysis of quantum gas experiments. Such capabilities could significantly streamline experimental workflows whilst improving measurement precision across a range of quantum fluid systems.
• Abstract（参考訳）: 超低温ボースガスの熱力学的パラメータの精密決定は、従来の測定手法の破壊的性質と固有の実験的不確実性のため、依然として困難である。 有限温度ボースガスのその場像密度分布から化学ポテンシャルと温度を迅速かつ非破壊的に推定する人工知能手法を実証する。 我々の畳み込みニューラルネットワークは、ハーモニックトラップ構成における準-2D 'パンケーキ'凝縮物にのみ訓練されている。 パラメータ抽出は1秒以内に達成される。 モデルはまた、トラップ幾何学と熱化力学の両方にわたるゼロショットの一般化を実証し、トロイダルに閉じ込められた凝縮体の熱力学的パラメータを、トレーニング中にそのような幾何学に事前に露出していないにもかかわらず数ナノケルビンの誤差で推定し、非平衡状態の明示的な訓練をせずに比較的短い期間の動的熱化過程の予測精度を維持する。 これらの結果は、教師あり学習は、より広い幾何学的構成、温度範囲、および量子気体実験の包括的なリアルタイム分析を可能にする可能性のある追加パラメータの拡張により、超低温原子温度測定における伝統的な制限を克服することができることを示唆している。 このような能力は、様々な量子流体系における測定精度を改善しながら、実験的なワークフローを著しく合理化することができる。

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