中國科學技術大學郭光燦院士團隊史保森、丁冬生課題組利用人工智能的方法,實現了基于里德堡原子多頻率微波的精密探測,相關成果日前發表于《自然-通訊》。審稿人認為:“該工作展示的結果對原子分子光物理學領域的其他研究人員非常有用,因為它顯示了深度學習未來在原子系統量子增強傳感中的應用。”
具有較大電偶極矩的里德堡原子,可以對微弱電場產生較強響應,因此,作為微波測量體系具有廣泛應用前景。但基于里德堡原子的微波測量領域還存在很多亟待解決的難題,如多頻率微波在原子中會引起復雜干涉模式,從而嚴重干擾信號接收與識別,就是諸多難題之一。
近年來,史保森、丁冬生團隊利用里德堡原子體系,聚焦量子模擬和量子精密測量科學研究,取得了重要進展。在此次研究中,團隊基于室溫銣原子體系,利用里德堡原子作為微波天線及調制解調器,通過電磁誘導透明效應成功檢測了相位調制的多頻微波場,進而將接收到的調制信號通過深度學習神經網絡進行分析,實現了多頻微波信號的高保真解調,并進一步檢驗了實驗方案針對微波噪聲的高魯棒性。
研究結果表明,基于深度學習的里德堡微波接收器可允許一次直接解碼20路頻分復用信號,不需要多個帶通濾波器和其他復雜電路。
該工作將原子傳感與深度學習有機結合,提出并實現在不求解主方程的情況下有效探測多頻率微波電場的方案,且在硬件上沒有太高要求即可實現較高精度,為精密測量領域與神經網絡交叉結合提供了重要參考,在通信、雷達探測等領域具有重要應用前景。記者丁一鳴 通訊員王敏
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