論文の概要: PhotonIDs: ML-Powered Photon Identification System for Dark Count Elimination
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.26315v1
- Date: Tue, 30 Sep 2025 14:26:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-01 14:45:00.16454
- Title: PhotonIDs: ML-Powered Photon Identification System for Dark Count Elimination
- Title（参考訳）: PhotonID:ダークカウンタ除去のためのMLによる光子識別システム
- Authors: Karl C. Linne, Sho Uemura, Yue Ji, Andrew Karmen, Allen Zang, Alex Kolar, Ian Chin, Martin Di Federico, Gustavo Cancelo, Orlando Quaranta, Debashri Roy, Tian Zhong,
- Abstract要約: 本稿では,機械学習を利用した光子識別システムPhotonIDを紹介する。
PhotonIDsは、光子と暗カウントのリアルタイム識別のための最初のエンドツーエンドソリューションである。
以上の結果から,光nIDは暗カウント除去において31.2倍の信号ノイズ比(SNR)を向上できることが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6969510265744137
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Reliable single photon detection is the foundation for practical quantum communication and networking. However, today's superconducting nanowire single photon detector(SNSPD) inherently fails to distinguish between genuine photon events and dark counts, leading to degraded fidelity in long-distance quantum communication. In this work, we introduce PhotonIDs, a machine learning-powered photon identification system that is the first end-to-end solution for real-time discrimination between photons and dark count based on full SNSPD readout signal waveform analysis. PhotonIDs ~demonstrates: 1) an FPGA-based high-speed data acquisition platform that selectively captures the full waveform of signal only while filtering out the background data in real time; 2) an efficient signal preprocessing pipeline, and a novel pseudo-position metric that is derived from the physical temporal-spatial features of each detected event; 3) a hybrid machine learning model with near 98% accuracy achieved on photon/dark count classification. Additionally, proposed PhotonIDs ~ is evaluated on the dark count elimination performance with two real-world case studies: (1) 20 km quantum link, and (2) Erbium ion-based photon emission system. Our result demonstrates that PhotonIDs ~could improve more than 31.2 times of signal-noise-ratio~(SNR) on dark count elimination. PhotonIDs ~ marks a step forward in noise-resilient quantum communication infrastructure.
- Abstract（参考訳）: 信頼性の高い単一光子検出は、実用的な量子通信とネットワークの基礎となっている。
しかし、今日の超伝導ナノワイヤ単光子検出器(SNSPD)は本質的に、真の光子事象と暗カウントの区別に失敗し、長距離量子通信における劣化した忠実性をもたらす。
本研究では,SNSPD読み出し信号波形解析に基づいて,光子と暗カウントをリアルタイムに識別する最初のエンドツーエンドソリューションである,機械学習を利用した光子識別システムPhotonIDを紹介する。
PhotonIDs~demonstrates:
1)FPGAベースの高速データ取得プラットフォームで,背景データをリアルタイムにフィルタリングしながら,信号の全波形を選択的にキャプチャする。
2 効率的な信号前処理パイプライン及び検出された各事象の物理的時間空間的特徴から導かれる新しい擬似位置測定器
3)フォトン/ダークカウント分類で精度98%近いハイブリッド機械学習モデルを構築した。
さらに,(1)20kmの量子リンクと(2)エルビウムイオンを用いた光子発光システムを用いて,暗カウント除去性能の評価を行った。
以上の結果から,光nIDは暗カウント除去において31.2倍以上の信号ノイズ比(SNR)を改善できることが示された。
PhotonIDs ~は、ノイズ耐性の量子通信インフラにおいて一歩前進している。
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