先進設備による効率的な生産光源の識別は、ライダー、リモートセンシング、顕微鏡などの多くのフォトニックテクノロジーの開発において重要な役割を果たします。従来、太陽光、レーザー放射、分子蛍光などの多様な光源を識別するには、特に光量の少ない環境で数百万回の測定が必要であり、量子フォトニック技術の実装が制限されていました。 Applied Physics Reviewsで、研究者は、光源を識別するために必要な測定数を大幅に削減できるスマート量子テクノロジーを示しました。
論文の執筆者であるオマールマガナロアイザは次のように述べています。 GGの引用;研究者が光源で人工ニューロンを訓練した後、ニューロンは特定のタイプの光に関連する潜在的な特徴を特定することができました。
GGの引用;光源を識別するために必要な測定数を数百万から100未満に大幅に減らすには、1つのニューロンで十分です。論文GG＃39の対応する著者および研究者であるChenglong Youは言った。
測定数が減少するにつれて、研究者は光源をより迅速に識別することができます。顕微鏡下などの一部のアプリケーションでは、測定中にサンプルをほとんど何度も照射する必要がないため、光の損傷を制限できます。
GG quot;たとえば、繊細な蛍光分子複合体を使用してイメージング実験を行っている場合、サンプルが光にさらされる時間を短縮し、光による損傷を最小限に抑えることができますGG quot;別の共著者であるRoberto de J。レオン・モンティエルは言った。
暗号化は、これらの調査結果の価値を証明できる別のアプリケーションです。通常、電子メールまたは情報を暗号化するためのキーを生成するには、研究者は何百万もの測定を行う必要があります。 GGの引用;同様のニューロンを使用して、暗号化のための量子鍵の生成を加速できます。マガナ・ロアイザは言った。
レーザー光はリモートセンシングの分野で重要な役割を果たすため、この作業は、離れた物体から反射された傍受または変更された情報を識別できるインテリジェントライダーシステムの新しいファミリを開発することもできます。 Lidarは、ターゲットをレーザーで照らし、反射光をセンサーで測定することにより、ターゲットまでの距離を測定するリモートセンシング方式です。
GG quot;私たちの技術を使用すると、インテリジェントな量子ライダーシステムが妨害される確率が大幅に減少します。 GGの引用;彼は言った。さらに、太陽光などの周辺光からLIDARフォトンを解決できる可能性は、低光量レベルでのリモートセンシングにとって非常に重要です。