論文の概要: Nondestructive characterization of laser-cooled atoms using machine learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.26479v1
- Date: Tue, 30 Sep 2025 16:26:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-01 14:45:00.20236
- Title: Nondestructive characterization of laser-cooled atoms using machine learning
- Title（参考訳）: 機械学習によるレーザー冷却原子の非破壊評価
- Authors: G. De Sousa, M. Doris, D. D'Amato, B. Egleston, J. P. Zwolak, I. B. Spielman,
- Abstract要約: レーザ冷却したカリウム39原子の磁気光学トラップにおける物理特性を推定する機械学習技術を開発した。
蛍光原子アンサンブルのその場撮影画像は、ミリスケールの物体の空間構造を直接明らかにしている。
蛍光画像のみから原子数と温度を予測するために訓練されたモデルについて述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We develop machine learning techniques for estimating physical properties of laser-cooled potassium-39 atoms in a magneto-optical trap using only the scattered light -- i.e., fluorescence -- that is intrinsic to the cooling process. In-situ snap-shot images of fluorescing atomic ensembles directly reveal the spatial structure of these millimeter-scale objects but contain no obvious information regarding internal properties such as the temperature. We first assembled and labeled a balanced dataset sampling $8\times10^3$ different experimental parameters that includes examples with: large and dense atomic ensembles, a complete absence of atoms, and everything in between. We describe a range of models trained to predict atom number and temperature solely from fluorescence images. These run the gamut from a poorly performing linear regression model based only on integrated fluorescence to deep neural networks that give number and temperature with fractional uncertainties of $0.1$ and $0.2$ respectively.
- Abstract（参考訳）: レーザ冷却したカリウム39原子の散乱光(蛍光)のみを用いて磁気光学トラップ内での物理的性質を推定する機械学習技術を開発した。
蛍光原子アンサンブルのその場でのスナップショット画像は、これらのミリスケールの物体の空間構造を直接明らかにするが、温度などの内部特性に関する明らかな情報は含まない。
私たちはまず、大きな原子アンサンブルと、原子の完全な欠如、そしてその間にあるあらゆるものを含む、さまざまな実験パラメータを収集するバランスのとれたデータセットを組み立て、ラベル付けしました。
蛍光画像のみから原子数と温度を予測するために訓練されたモデルについて述べる。
これらは、集積蛍光のみに基づく性能の悪い線形回帰モデルから、それぞれ0.1$と0.2$の分数不確かさを持つ数と温度を与えるディープニューラルネットワークまで実行されます。
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