Affinché le tecnologie ottiche quantistiche diventino più pratiche, c'è bisogno di un'integrazione su larga scala di circuiti fotonici quantistici su chip.

Questa integrazione richiede il ridimensionamento degli elementi costitutivi chiave di questi circuiti, fonti di particelle di luce, prodotti da singoli emettitori ottici quantistici.

Gli ingegneri della Purdue University hanno creato un nuovo metodo assistito dall'apprendimento automatico che potrebbe rendere più efficiente lo sviluppo di circuiti fotonici quantistici preselezionando rapidamente questi emettitori quantistici a stato solido.

Il lavoro è pubblicato sulla rivista Tecnologie quantistiche avanzate .

I ricercatori di tutto il mondo hanno esplorato diversi modi per fabbricare sorgenti quantistiche identiche "trapiantando" nanostrutture contenenti singoli emettitori ottici quantistici in chip fotonici convenzionali.

"Con il crescente interesse per la realizzazione scalabile e la prototipazione rapida di dispositivi quantistici che utilizzano grandi array di emettitori, alta velocità, diventa necessaria una robusta preselezione di emettitori idonei, " disse Alessandra Boltasseva, Ron di Purdue e Dotty Garvin Tonjes Professore di Ingegneria Elettrica e Informatica.

Gli emettitori quantistici producono luce con un unico, proprietà non classiche che possono essere utilizzate in molti protocolli di informazione quantistica.

La sfida è che l'interfacciamento della maggior parte degli emettitori quantistici a stato solido con le piattaforme fotoniche scalabili esistenti richiede tecniche di integrazione complesse. Prima di integrare, gli ingegneri devono prima identificare gli emettitori luminosi che producono rapidamente singoli fotoni, su richiesta e con una frequenza ottica specifica.

La preselezione dell'emettitore basata sulla "purezza del singolo fotone", ovvero la capacità di produrre un solo fotone alla volta, richiede in genere diversi minuti per ciascun emettitore. Potrebbe essere necessario analizzare migliaia di emettitori prima di trovare un candidato di alta qualità adatto per l'integrazione di chip quantistici.

Per accelerare lo screening basato sulla purezza del singolo fotone, I ricercatori della Purdue hanno addestrato una macchina a riconoscere modelli promettenti nell'emissione di un singolo fotone in una frazione di secondo.

Secondo i ricercatori, trovare rapidamente gli emettitori a singolo fotone più puri all'interno di un insieme di migliaia sarebbe un passo fondamentale verso l'assemblaggio pratico e scalabile di grandi circuiti fotonici quantistici.

"Dato uno standard di purezza dei fotoni che gli emettitori devono soddisfare, abbiamo insegnato a una macchina a classificare gli emettitori a singolo fotone come sufficientemente o non sufficientemente "puri" con una precisione del 95%, sulla base di dati minimi acquisiti in un solo secondo, " disse Zhaxylyk Kudyshev, un ricercatore post-dottorato di Purdue.

I ricercatori hanno scoperto che il metodo convenzionale di misurazione della purezza dei fotoni utilizzato per lo stesso compito impiegava 100 volte più tempo per raggiungere lo stesso livello di precisione.

"L'approccio di apprendimento automatico è una tecnica così versatile ed efficiente perché è in grado di estrarre le informazioni dal set di dati che la procedura di adattamento di solito ignora, " disse Boltasseva.

I ricercatori ritengono che il loro approccio abbia il potenziale per far progredire notevolmente la maggior parte delle misurazioni ottiche quantistiche che possono essere formulate come problemi di classificazione binaria o multiclasse.

"La nostra tecnica potrebbe, Per esempio, accelerare i metodi di microscopia a super risoluzione basati su misurazioni di correlazione di ordine superiore che sono attualmente limitate dai lunghi tempi di acquisizione delle immagini, " ha detto Kudyshev.