論文の概要: Adaptive Self-Optimization of Polarization Efficiency for Low-Power NV Center Thermometers Based on PAS-Q
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2611.04588v1
- Date: Tue, 03 Nov 2026 09:43:37 GMT
- ステータス: 情報取得中
- システム内更新日: 2026-11-04 17:36:08.966536
- Title: Adaptive Self-Optimization of Polarization Efficiency for Low-Power NV Center Thermometers Based on PAS-Q
- Title（参考訳）: PAS-Qに基づく低出力NV中心温度計の偏光効率の適応的自己最適化
- Abstract要約: ダイヤモンド中の窒素空孔センターは、ミクロおよびナノスケールの温度測定においてかなりの注目を集めている。
低熱制約下でのスピン偏極最適化のための強化学習手法を提案する。
実験の結果, レーザー誘起加熱の44%, T1緩和解析に基づくスピン偏極速度の33%, 従来の方法と比較して最適化時間の71%削減が認められた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.409056828042463
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- Abstract: Nitrogen-vacancy (NV) centers in diamond have attracted considerable attention for micro- and nanoscale thermometry owing to their high precision and spatial resolution. However, achieving sufficient electron spin polarization and signal-to-noise ratio (SNR) typically requires high-power or long-duration laser excitation, which introduces heating and degrades measurement accuracy and stability. To address this trade-off, a reinforcement learning (RL)-based approach is proposed to optimize spin polarization under low-heating constraints. First, a physical model integrating five-level optical pumping rates and NV spin polarization dynamics is established. A temperature-rise constraint model is then developed based on pulsed optically detected magnetic resonance (P-ODMR) measurements under varying laser powers and pulse widths in an external magnetic field. Subsequently, a Progressive Action-Space Q-learning (PAS-Q) algorithm is employed to explore the parameter space and identify optimal laser power and pulse-width combinations. The agent is trained through numerical simulations and the resulting strategy is implemented in a hardware system. Experimental results demonstrate a 44% reduction in laser-induced heating, a 33% increase in spin polarization rate based on T1 relaxation analysis, and a 71% reduction in optimization time compared with traditional methods. This approach enables efficient spin polarization with reduced laser heating and improved optimization efficiency, and may be extended to other heat-sensitive quantum spin sensors, including silicon-vacancy centers in diamond and divacancy defects in silicon carbide.
- Abstract（参考訳）: ダイヤモンド中の窒素空孔(NV)中心は、高精度で空間分解能が高いため、ミクロスケールやナノスケールの温度測定にかなりの注目を集めている。
しかし、十分な電子スピン偏光と信号対雑音比(SNR)を達成するには、通常は高出力または長波長レーザー励起が必要であり、測定精度と安定性を低下させる。
このトレードオフに対処するために、低熱制約下でスピン偏極を最適化するための強化学習(RL)に基づくアプローチを提案する。
まず,5レベル光ポンピング速度とNVスピン偏光ダイナミクスを統合した物理モデルを構築した。
次に, パルス光検出磁気共鳴(P-ODMR)測定に基づいて, 外部磁場におけるレーザパワーとパルス幅の異なる温度上昇制約モデルを構築した。
その後、パラメータ空間を探索し、最適なレーザーパワーとパルス幅の組み合わせを特定するために、プログレッシブ・アクション・スペースQ-ラーニング(PAS-Q)アルゴリズムが使用される。
エージェントは数値シミュレーションにより訓練され、その結果の戦略はハードウェアシステムに実装される。
実験の結果, レーザー誘起加熱の44%, T1緩和解析に基づくスピン偏極速度の33%, 従来の方法と比較して最適化時間の71%削減が認められた。
このアプローチにより、レーザー加熱の低減による効率的なスピン偏極が可能となり、最適化効率が向上し、ダイヤモンドのシリコン空孔中心や炭化ケイ素の希薄欠陥を含む他の熱感受性量子スピンセンサにも拡張される可能性がある。
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