I ricercatori della Louisiana State University hanno introdotto una tecnologia quantistica intelligente per la correzione della modalità spaziale di singoli fotoni. In un articolo apparso sulla copertina del numero di marzo 2021 di Tecnologie quantistiche avanzate , gli autori sfruttano le caratteristiche di autoapprendimento e autoevoluzione delle reti neurali artificiali per correggere il profilo spaziale distorto dei singoli fotoni.

Gli autori, dottorato di ricerca candidato Narayan Bhusal, ricercatore postdottorato Chenglong You, studente laureato Mingyuan Hong, studente universitario Joshua Fabre, e l'assistente professore Omar S. Magaña-Loaiza della LSU, insieme ai collaboratori Sanjaya Lohani, Erin M. Knutson, e Ryan T. Glasser della Tulane University e Pengcheng Zhao della Qingdao University of Science and Technology, riferiscono sul potenziale dell'intelligenza artificiale per correggere le modalità spaziali a livello di singolo fotone.

"La distorsione di fase casuale è una delle maggiori sfide nell'utilizzo di modalità spaziali di luce in un'ampia varietà di tecnologie quantistiche, come la comunicazione quantistica, crittografia quantistica, e il rilevamento quantistico, " ha detto Bhusal. "In questo documento, usiamo neuroni artificiali per correggere modalità spaziali distorte della luce a livello di singolo fotone. Il nostro metodo è notevolmente efficace ed efficiente in termini di tempo rispetto alle tecniche convenzionali. Questo è uno sviluppo entusiasmante per il futuro delle tecnologie quantistiche nello spazio libero".

La tecnica di nuova concezione aumenta la capacità del canale dei protocolli di comunicazione ottica che si basano su fotoni strutturati.

"Un obiettivo importante del Quantum Photonics Group della LSU è sviluppare tecnologie quantistiche robuste che funzionino in condizioni realistiche, " ha affermato Magaña-Loaiza. "Questa tecnologia quantistica intelligente dimostra la possibilità di codificare più bit di informazioni in un singolo fotone in protocolli di comunicazione realistici influenzati dalla turbolenza atmosferica. La nostra tecnica ha enormi implicazioni per la comunicazione ottica e la crittografia quantistica. Stiamo ora esplorando percorsi per implementare il nostro schema di apprendimento automatico nella Louisiana Optical Network Initiative (LONI) per renderlo intelligente, sicuro, e quantistico."

L'Ufficio di ricerca dell'esercito degli Stati Uniti sostiene la ricerca di Magaña-Loaiza su un progetto intitolato "Quantum Sensing, Immagini, e metrologia utilizzando il momento angolare orbitale multipartito."

"Siamo ancora nelle prime fasi della comprensione del potenziale delle tecniche di apprendimento automatico per svolgere un ruolo nella scienza dell'informazione quantistica, " ha detto la dottoressa Sara Gamble, responsabile del programma presso l'Ufficio Ricerche dell'Esercito, un elemento di DEVCOM ARL. "Il risultato del team è un entusiasmante passo avanti nello sviluppo di questa comprensione, e ha il potenziale per migliorare in definitiva le capacità di rilevamento e comunicazione dell'esercito sul campo di battaglia".