論文の概要: Deep-Learning-Designed AlGaAs Interface Linking Trapped Ions to Telecom Quantum Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.12846v1
• Date: Fri, 13 Mar 2026 09:46:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-16 17:38:12.034927
• Title: Deep-Learning-Designed AlGaAs Interface Linking Trapped Ions to Telecom Quantum Networks
• Title（参考訳）: トラップされたイオンとテレコム量子ネットワークをつなぐ深層学習設計AlGaAs界面
• Authors: I. P. De Simeone, G. Maltese, V. Cambier, J-P. Likforman, M. Ravaro, L. Guidoni, F. Baboux, S. Ducci,
• Abstract要約: 量子インターネットは、静止量子ビットを長距離伝送のためにフォトニックキャリアにマッピングする効率的な光マターインタフェースを必要とする。 本研究では,異なる空間モードと周波数チャネルで光子対を偏光するAlGaAs導波路マイクロキャビティを開発した。 このデバイスは、トラップされたイオン量子ビットと長いハールファイバーネットワーク間の直接フォトニックインターフェースを確立し、ハイブリッド量子ネットワークアーキテクチャへのスケーラブルな経路を提供する。
• 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: The realization of a scalable quantum internet requires efficient light-matter interfaces that map stationary qubits onto photonic carriers for long-distance transmission. A central challenge is the generation of entangled photons simultaneously compatible with single-emitter transitions and low-loss telecom fiber infrastructure. Spontaneous parametric down-conversion in integrated photonic platforms offers a promising route toward this goal. Among available material systems, AlGaAs is particularly attractive due to its large second-order nonlinearity and strong potential for monolithic integration. However, engineering the spectral and spatial properties of the generated quantum states requires the simultaneous optimization of numerous geometric and material parameters, a task remaining computationally demanding for conventional numerical approaches. To address this challenge and enable rapid and high-fidelity modeling of complex nonlinear photonic devices, we develop an inverse-design framework based on neural network surrogate models. Using this readily extendable method, we design a transversely pumped AlGaAs waveguide microcavity that produces polarization-entangled photon pairs in distinct spatial modes and frequency channels, one at 1092 nm, resonant with a $^{88}\text{Sr}^{+}$ transition, and the other at 1550 nm in the telecom C-band. This device establishes a direct photonic interface between trapped-ion qubits and long-haul fiber networks, providing a scalable pathway toward hybrid quantum network architectures.
• Abstract（参考訳）: スケーラブルな量子インターネットの実現には、静止量子ビットを長距離伝送のためにフォトニックキャリアにマッピングする効率的な光マターインタフェースが必要である。 中心的な課題は、単一エミッタ遷移と低損失のテレコムファイバインフラストラクチャとの同時互換性を持つ絡み合った光子の生成である。 統合フォトニックプラットフォームにおける自然パラメトリックダウンコンバージョンは、この目標に向かって有望な経路を提供する。 利用可能な材料システムの中で、AlGaAsは2次の大きな非線形性とモノリシックな統合の強い可能性のために特に魅力的である。 しかし、生成した量子状態のスペクトル特性と空間特性をエンジニアリングするには、多くの幾何学的パラメータと物質的パラメータを同時に最適化する必要がある。 この課題に対処し、複雑な非線形フォトニックデバイスの高速かつ高忠実なモデリングを可能にするために、ニューラルネットワークサロゲートモデルに基づく逆設計フレームワークを開発する。 この容易に拡張可能な方法を用いて、異なる空間モードと周波数チャネルで光子対を分極するAlGaAs導波路マイクロキャビティを設計し、一方は1092nm、他方は$^{88}\text{Sr}^{+}$遷移で共振し、もう一方は通信Cバンドで1550nmで共振する。 このデバイスは、トラップされたイオン量子ビットと長いハールファイバーネットワーク間の直接フォトニックインターフェースを確立し、ハイブリッド量子ネットワークアーキテクチャへのスケーラブルな経路を提供する。

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