論文の概要: Quantum Optical Neuron for Image Classification via Multiphoton Interference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.28879v1
• Date: Mon, 30 Mar 2026 18:01:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-01 15:25:02.649908
• Title: Quantum Optical Neuron for Image Classification via Multiphoton Interference
• Title（参考訳）: 多光子干渉による画像分類のための量子光ニューロン
• Authors: Giorgio Minati, Simone Roncallo, Simone Scrofana, Angela Rosy Morgillo, Nicoló Spagnolo, Chiara Macchiavello, Lorenzo Maccone, Valeria Cimini, Fabio Sciarrino,
• Abstract要約: 計測層に直接推論を行うカメラレスの量子光学画像について実験的に示す。 単一パーセプトロン量子光学ニューロンと2ニューロン浅部ネットワークの両方を実現し、ベンチマークデータセット上で高い精度を実現する。 このアプローチは、タスク関連情報を抽出できるニューロモルフィック量子フォトニックプロセッサへの道を開く。
• 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 rapid growth of machine learning is increasingly constrained by the energy and bandwidth limits of classical hardware. Optical and quantum technologies offer an alternative route, enabling high-dimensional, parallel information processing directly in the physical layer, particularly suited for imaging tasks. In this context, quantum photonic platforms provide both a natural mechanism for computing inner products and a promising path to energy-efficient inference in photon-limited regimes. Here, we experimentally demonstrate a camera-free quantum-optical images classifier that performs inference directly at the measurement layer using Hong-Ou-Mandel (HOM) interference of spatially programmable single photons. Two-photon coincidences directly report the overlap between an input image mode and a learned template, replacing pixel-resolved acquisition with a single global measurement. We realize both a single-perceptron quantum optical neuron and a two-neuron shallow network, achieving high accuracy on benchmark datasets with strong robustness to experimental noise and minimal hardware complexity. With a fixed measurement budget, performance remains insensitive to input resolution, demonstrating intrinsic robustness to the number of pixels, which would be impossible in a classical framework. This approach paves the way toward neuromorphic quantum photonic processors capable of extracting task-relevant information directly from HOM interference, with promising applications in remote object recognition, low-signal sensing, and photon-starved biological microscopy.
• Abstract（参考訳）: 機械学習の急速な成長は、古典的ハードウェアのエネルギーと帯域幅の制限によってますます制限されている。 光および量子技術は、物理層に直接高次元の並列情報処理を可能にする代替経路を提供する。 この文脈において、量子フォトニックプラットフォームは、内部積を計算するための自然なメカニズムと、光子制限された状態におけるエネルギー効率の高い推論への有望な経路の両方を提供する。 本稿では,空間的にプログラム可能な単一光子のHong-Ou-Mandel(HOM)干渉を用いて,測定層に直接推論を行うカメラレス量子光学画像分類器を実験的に示す。 2光子偶然は、入力画像モードと学習テンプレートの重なりを直接報告し、ピクセル分解された取得を1つのグローバルな測定に置き換える。 単一パーセプトロン量子光学ニューロンと2ニューロン浅部ネットワークの両方を実現し、実験ノイズに対する強い堅牢性とハードウェアの複雑さを最小限に抑えたベンチマークデータセット上で高い精度を実現する。 固定された測定予算では、パフォーマンスは入力解像度に敏感であり、古典的なフレームワークでは不可能なピクセル数に固有の堅牢性を示す。 このアプローチは、HOM干渉から直接タスク関連情報を抽出できるニューロモルフィック量子フォトニックプロセッサへの道のりを開拓し、リモートオブジェクト認識、低信号センシング、および光子スターベッド生体顕微鏡に有望な応用をもたらす。

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