《中国科学院上海微系统与信息技术研究所的科研人员研制出超导双光子空间符合计数器》

  • 编译者: 张宇
  • 发布时间:2025-03-26
  • 中国科学院上海微系统与信息技术研究所尤立星与李浩团队在面向多光子空间符合探测方面取得进展。1月30日,相关研究成果以《具有组合时间逻辑和幅度复用的超导纳米线双光子空间符合计数器》(A superconducting nanowire two-photon coincidence counter with combinatorial time logic and amplitude multiplexing)为题,发表在《自然-光子学》(Nature Photonics)上。

    光量子计算需要调控多个光子,具有多种输出模式,因此需要在末端集成大规模的多光子探测器阵列;为提高计算复杂度,光子纠缠维度越来越高,需要可以分辨更多空间态的符合探测单元,这在当前的独立探测器框架下面临较大挑战。

    该研究提出了新型超导纳米线组合延时逻辑方法,突破了延迟线上单光子和多光子事件的信号混叠限制,实现了16通道结构中所有152中单光子和双光子事件的完备解析。这一计数器可扩展性强,降低了超导低温环境的热负载限制;具有多光子自符合特性,无需复杂的符合处理电路。

    上述成果有望为光量子计算的多空间态符合探测提供支撑。

    研究工作得到科技创新-2030重大项目和国家自然科学基金等的支持。

    该研究的相关论文已发表在《Nature Photonics》中。(DOI:10.1038/s41566-024-01613-w)

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  • 《中国科学院上海微系统与信息技术研究所等开发出可批量制造的新型光学“硅”与芯片技术》

    • 编译者:李晓萌
    • 发布时间:2024-06-12
    • 5月8日,中国科学院上海微系统与信息技术研究所研究员欧欣团队在钽酸锂异质集成晶圆及高性能光子芯片制备领域取得突破性进展。相关研究成果以《可批量制造的钽酸锂集成光子芯片》(Lithium tantalate photonic integrated circuits for volume manufacturing)为题,发表在《自然》(Nature)上(DOI:10.1038/s41586-024-07369-1)。 随着全球集成电路产业发展进入“后摩尔时代”,集成电路芯片性能提升的难度和成本越来越高,人们迫切寻找新的技术方案。以硅光技术和薄膜铌酸锂光子技术为代表的集成光电技术可以应对这一问题。其中,铌酸锂有“光学硅”之称,近年来备受关注。 与铌酸锂类似,欧欣团队与合作者证明单晶钽酸锂薄膜同样具有优异的电光转换特性,在双折射、透明窗口范围、抗光折变、频率梳产生等方面比铌酸锂更具优势。此外,硅基钽酸锂异质晶圆的制备工艺与绝缘体上的硅更接近,因此钽酸锂薄膜可实现低成本和规模化制造,具有应用价值。 欧欣团队采用基于“万能离子刀”的异质集成技术,通过氢离子注入结合晶圆键合的方法,制备了高质量硅基钽酸锂单晶薄膜异质晶圆。进一步,合作团队开发了超低损耗钽酸锂光子器件微纳加工方法,使对应器件的光学损耗降低至5.6 dB m-1,这低于其他团队报道的晶圆级铌酸锂波导的最低损耗值。该研究结合晶圆级流片工艺,探讨了钽酸锂材料内低双折射对于模式交叉的有效抑制,并验证了可以应用于整个通信波段的钽酸锂光子微腔谐振器。钽酸锂光子芯片展现出与铌酸锂薄膜相当的电光调制效率;同时,基于钽酸锂光子芯片,该研究首次在X切型电光平台中产生了孤子光学频率梳,结合电光可调谐性质,有望在激光雷达和精密测量等方面实现应用。当前,该研究已攻关8英寸晶圆制备技术,为更大规模的国产光电集成芯片和移动终端射频滤波器芯片的发展奠定了材料基础。 欧欣介绍:“相较于薄膜铌酸锂,薄膜钽酸锂更易制备,且制备效率更高。同时,钽酸锂薄膜具有更宽的透明窗口、强电光调制、弱双折射、更强的抗光折变特性,这种先天的材料优势扩展了钽酸锂平台的光学设计自由度。” 上述成果的第一完成单位为上海微系统所。该工作由上海微系统所和瑞士洛桑联邦理工学院合作完成。
  • 《中国科学院近代物理研究所科研人员对空间引力波探测信号识别研究获进展》

    • 编译者:张宇
    • 发布时间:2025-01-03
    • 中国科学院上海天文台和中国科学院大学等的科研人员在空间引力波探测信号识别领域取得进展。该团队开发出基于深度学习的创新方法,可高效探测和分析空间引力波探测器的极端质量比旋近(EMRIs)信号,将为未来空间引力波探测与数据分析提供参考。相关研究成果在线发表在《中国科学:物理、力学和天文学》上。 自2015年首次探测到引力波以来,地面引力波探测器已探测到超过100例引力波事件。这些地面探测器的探测频段在几十到几百赫兹之间。为探索低频引力波源,科学界正积极筹备空间引力波探测计划。 空间引力波探测的重要目标之一是极端质量比旋近系统。这类系统由一颗恒星级黑洞围绕中心的超大质量黑洞旋转而成。研究EMRIs系统,能够帮助科学家精确检验广义相对论,绘制超大质量黑洞周围的时空图,验证“无毛定理”,有望揭示超大质量黑洞的质量分布及其与宿主星系的共同演化历史。 而EMRI信号的探测和分析面临挑战。这类信号可持续数年之久,且特征复杂、强度微弱,需要大量的计算资源来生成高精度波形模板。传统的匹配滤波和贝叶斯参数估计方法需要海量的EMRI波形模板来覆盖多维参数空间且计算成本高昂。更棘手的是,EMRIs信号的精确建模困难,而传统方法依赖于模板的准确性。 针对上述挑战,该团队创新性地提出了基于深度学习的完整解决方案。在时频域进行信号分析时,团队设计的二层卷积神经网络展现出优异的探测性能。对信噪比50至100范围内的信号,在1%的误报率下可实现96.9%的真实探测率。为验证这一方法的普适性,科研人员进行模板依赖性测试。结果表明,即使注入与训练数据不同模型生成的信号,该方法仍可以保持稳定的探测性能。这表明,该方法对理论模型的依赖程度较低,并提升了实际探测的应用价值。 进一步,在探测到信号后,该团队采用UNet网络在噪声中提取EMRI信号,并通过神经网络实现关键参数的精确估计。超大质量黑洞的质量估计准确率达99%,自旋参数估计准确率达92%。同时,神经网络可以准确预测轨道初始偏心率等参数。这为未来的引力波数据分析提供了新思路。 论文链接 (DOI:10.1007/s11433-024-2500-x)