論文の概要: Intelligent Inverse Design of Multi-Layer Metasurface Cavities for Dual Resonance Enhancement of Nanodiamond Single Photon Emitters
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.15170v1
- Date: Wed, 19 Nov 2025 06:48:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-20 15:51:28.666634
- Title: Intelligent Inverse Design of Multi-Layer Metasurface Cavities for Dual Resonance Enhancement of Nanodiamond Single Photon Emitters
- Title（参考訳）: ナノダイアモンド単一光子エミッタの二重共振性向上のための多層形地表面キャビティのインテリジェント逆設計
- Authors: Omar A. M. Abdelraouf,
- Abstract要約: ナノダイヤモンド中の窒素空孔中心に基づく単一表面光子エミッタ(SPE)は、量子ナノフォトニクス応用の有望な基盤である。
我々は,ハイブリッドディープニューラルネットワークアーキテクチャに基づく人工知能駆動の逆設計フレームワークであるNanoPhotoNet-Inverseを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Single-photon emitters (SPEs) based on nitrogen-vacancy centers in nanodiamonds (neutral NV0 (wavelength 575 nm) and negative NV- (wavelength 637 nm)) represent promising platforms for quantum nanophotonics applications, yet their emission efficiencies remain constrained by weak light-matter interactions. Multi-layer metasurfaces (MLM) offer unprecedented degrees of freedom for efficient light manipulation beyond conventional single-material metasurfaces, enabling dual-resonance cavities that can simultaneously enhance pump excitation and SPE collection. However, traditional trial-and-error and forward optimization methods face significant challenges in designing these complex structures due to the vast parameter space and computational demands. Here, we present NanoPhotoNet-Inverse, an artificial intelligence-driven inverse design framework based on a hybrid deep neural network architecture. This model efficiently performs inverse design of two dual-resonance MLM cavities to amplify pump and SPE emissions of different vacancies in nanodiamond and improve SPE collection. Our approach achieves inverse design prediction efficiency exceeding 98.7%, demonstrating three orders of magnitude amplification in SPE count rate and 50 picosecond lifetime, significantly surpassing conventional cavity designs. These remarkable enhancements in emission rates and collection efficiency position our platform as a transformative technology for advancing quantum communication networks, quantum computing architectures, quantum sensing applications, and quantum cryptography systems. Therefore, it opens new pathways for intelligent photonic device engineering in quantum technologies.
- Abstract（参考訳）: ナノダイヤモンド中の窒素空孔中心(中性NV0(波長575nm)および負NV-(波長637nm))に基づく単一光子エミッタ(SPE)は、量子ナノフォトニクス応用の有望な基盤である。
MLM(Multi-layer metagrounds)は、従来の単物質メタ曲面を超える効率的な光操作のための前例のない自由度を提供し、ポンプ励起とSPE収集を同時に促進できる二重共振キャビティを可能にする。
しかし、従来の試行錯誤および前方最適化手法は、膨大なパラメータ空間と計算要求のためにこれらの複雑な構造を設計する上で大きな課題に直面している。
本稿では,ハイブリッドディープニューラルネットワークアーキテクチャに基づく人工知能駆動の逆設計フレームワークであるNanoPhotoNet-Inverseを紹介する。
このモデルは、2つの二重共振MLMキャビティの逆設計を効率的に行い、ナノダイアモンド中の異なる空孔のポンプおよびSPEエミッションを増幅し、SPE収集を改善する。
提案手法は, 逆設計予測効率が98.7%を超え, SPEカウントレートが3桁, 50ピコ秒の寿命が従来のキャビティ設計をはるかに上回ることを示す。
こうしたエミッションレートと収集効率の顕著な向上は、我々のプラットフォームを量子通信ネットワーク、量子コンピューティングアーキテクチャ、量子センシングアプリケーション、量子暗号システムの進化のための革新的技術として位置づけている。
そのため、量子技術におけるインテリジェントフォトニックデバイスエンジニアリングのための新しい経路が開かれる。
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