論文の概要: Efficient Preparation of Fermionic Superfluids in an Optical Dipole Trap through Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.12152v2
• Date: Thu, 17 Jul 2025 07:45:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-18 11:36:41.099665
• Title: Efficient Preparation of Fermionic Superfluids in an Optical Dipole Trap through Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習による光双極子トラップ中のフェルミオン超流体の効率的調製
• Authors: Yueyang Min, Ziliang Li, Yi Zhong, Jia-An Xuan, Jian Lin, Lei Feng, Xiaopeng Li,
• Abstract要約: 我々は,Li6のフェルミガスの調製において,蒸発冷却を最適化するための強化学習(RL)に基づく制御機構を実証した。 Soft Actor-Critic (SAC)アルゴリズムを用いて、システムは高次元パラメータ空間を自律的に探索し、最適冷却軌道を学習する。 提案手法は0.5秒以内の原子密度の最大130%向上を実現し, 高速蒸発と熱化のバランスをとる非自明な制御戦略を明らかにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.235161169111418
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We demonstrate a reinforcement learning (RL) based control framework for optimizing evaporative cooling in the preparation of strongly interacting degenerate Fermi gases of Li6. Using a Soft Actor-Critic (SAC) algorithm, the system autonomously explores a high-dimensional parameter space to learn optimal cooling trajectories. Compared to conventional exponential ramps, our method achieves up to 130% improvement in atomic density within a 0.5 second, revealing non-trivial control strategies that balance fast evaporation and thermalization. While our current optimization focuses on the evaporation stage, future integration of other cooling stages, such as grey molasses cooling, could further extend RL to the full preparation pipeline. Our result highlights the promise of RL as a general tool for closed-loop quantum control and automated calibration in complex atomic physics experiments.
• Abstract（参考訳）: 強相互作用したLi6のフェルミガスを調製し, 蒸発冷却を最適化するための強化学習(RL)に基づく制御機構を実証した。 Soft Actor-Critic (SAC)アルゴリズムを用いて、システムは高次元パラメータ空間を自律的に探索し、最適冷却軌道を学習する。 従来の指数ランプに比べて0.5秒以内で原子密度が最大130%向上し, 高速蒸発と熱化のバランスをとる非自明な制御戦略が明らかとなった。 現在の最適化は蒸発段階に重点を置いているが、灰色モラセ冷却などの他の冷却段階の統合は、RLをさらに完全な準備パイプラインに拡張する可能性がある。 この結果は、複雑な原子物理学実験において、閉ループ量子制御と自動校正のための一般的なツールとしてRLが期待できることを強調している。

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