【48812】我国科大在根据里德堡原子的多频率微波无线传感方面获得重要开展

  我国科大郭光灿院士团队在多频率微波传感上获得新开展。该团队史保森、丁冬生课题组运用人工智能的办法完成了根据里德堡原子多频率微波的精细勘探，相关效果4月14日以“Deep learning enhanced Rydberg multifrequency microwave recognition”为题宣布在世界闻名学术期刊《Nature communications》上。

  近来国务院发布的《计量开展规划（2021-2035年）》提出在2035年建成以量子计量为中心，科学技术水平一流、契合年代开展需求和世界化开展潮流的国家现代化先进丈量系统。因为里德堡原子具有较大的电偶极矩，可以对弱小的电场发生很强的呼应，因而作为一个十分有远景的微波丈量系统备受人们的喜爱，获得了快速的提高。尽管如此，根据里德堡原子的微波丈量范畴还存在许多科学问题亟待解决，其间多频率微波接纳便是这里边一项难题：是因为多频率微波在原子中会引起杂乱的干与形式，严峻搅扰了信号接纳与辨认。

  近年来，史保森、丁冬生领导的科研团队运用里德堡原子系统，聚集量子模仿和量子精细丈量科学研究，已获得了重要开展。在本作业中，团队根据室温铷原子系统，运用里德堡原子作为微波天线所示），经过电磁诱导通明效应成功检测了相位调制的多频微波场（频分复用的二进制相移键控信号，一种在数字通信中遍及的运用信号传输方法），进而将接纳到的调制信号经过深度学习神经网络做多元化的剖析，完成了多频微波信号的高保真解调，并进一步查验了试验计划针对微波噪声的高鲁棒性。

  图1(a)原子能级图。(b)试验设备图。(c-e)为神经网络层的示意图。(c)为一维卷积层(d)为双向长短期回忆层(e)为全衔接层。

  该作业有用地解码了一个含噪声QR码的FDM相移键控信号（如图2所示），准确率高达99.32%。研究效果标明，根据深度学习增强的里德堡微波接纳器可答应一次直接解码20路频分复用(FDM)信号，不需要多个带通滤波器和其他杂乱电路。这项作业的立异之处在于提出并完成了在不求解主方程的情况下，有用勘探多频率微波电场的计划，既运用了里德堡原子的灵敏度优势，一起也降低了噪声的影响。该作业将原子传感与深度学习有机结合，为精细丈量范畴与神经网络穿插结合供给了重要参阅。此外，该效果还能应用于一起勘探多个方针。

  图2为机器学习解码效果。(a-c)为练习时刻不一起，深度学习模型对传输信号的康复效果。

  中科院量子信息要点试验室博士研究生刘宗凯为本文的榜首作者，丁冬生教授、史保森教授为本文的一起通讯作者。该效果得到了科技部、基金委、中科院、安徽省严重科学技术专项以及我国科学技术大学的赞助。

  （中科院量子信息要点试验室、中科院量子信息和量子科学技术立异研究院、科研部）