澳大利亚研究团队:新型高性能单光子源将推动光量子应用落地

澳大利亚科研团队开发出一种高性能单光子源,能在室温下高效工作,每秒产生千万个单光子,推动QKD系统实用化,潜力广泛应用于量子通信。

新型高性能单光子源(图片来源:网络)

近日,在《Optics Letters》(光学快报)上,来自澳大利亚新南威尔士大学和麦考瑞大学的研究人员们展示了他们最新研发的一种可以在室温下工作的高性能单光子源:在室温下每秒可以产生超过一千万个单光子。

该论文作者、澳大利亚悉尼科技大学量子材料和光子学团队成员Helen Zeng表示:“这是一种按需生产单光子的方法:在室温下运行的可扩展便携式系统中生成高性能光子。我们的单光子源可以推动实用QKD(量子密钥分发)系统的开发,并将集成到各种现实世界的光量子应用中。”

该团队透露,新的单光子源通过结合六方氮化硼二维材料和半球形固体浸没透镜光学元件,可将光源的效率提高六倍。研究人员还将单光子源整合到可执行QKD的完全便携式设备中,效果显著。

室温下的单光子

在该研究中,研究人员构建的QKD系统通过利用光量子特性,生成用于加密和解密数据的安全随机密钥,从而为数据通信提供不可穿透的加密保护。而这需要强大而明亮的单光子源。

该研究团队表示,目前的大多数单光子源性能不佳,并且需要在超低温下运行,这限制了它们的实用性。

    六方氮化硼材料很早就被用于制造在室温下工作的单光子源,但在此之前尚未达到实际应用所需的性能。Zeng表示:“大多数用于改进六方氮化硼单光子源的方法,都依赖于精确定位发射器或采用纳米技术,这就让设备变得复杂、难以扩展以及不容易大规模生产。”

现在,该团队尝试创建出一个更好的解决方案:采用已经商业化的固体浸没透镜(SIL)来聚焦由单光子发射器发射的光子,从而检测到更多的光子。

    研究人员将他们的新型单光子源与定制的便携式共聚焦光学显微镜(该显微镜可以在室温下测量单光子)相结合,创建了一个可以执行QKD的系统。它们被集成在一个坚固的封装箱内,尺寸仅为500x500mm,重约10Kg。该封装箱还被设计用于处理振动和杂散光。

    Zeng说道:“相比传统的光学平台装置,我们的设备更易于使用,而且体积更小。同时它还可以与一系列量子计算方案兼容,并适用于现有的电信基础设施。

演示量子密码学

研究小组对新单光子源进行了测试。结果表明,它可以实现107 Hz的单光子收集率,同时保持出色的“纯度”——每个脉冲包含多个光子的概率很低。与此同时,在连续运行数小时后它仍能表现出优越的稳定性。

研究人员还展示了该系统在现实条件下执行QKD任务的能力:QKD系统在20MHz的光脉冲重复速率上实现几千米范围内的加密是可行的。

该研究团队表示,目前已证明该便携式设备可以实现复杂的量子密码学测试,未来他们将对其在加密期间的鲁棒性、稳定性和效率进行进一步测试。同时,他们还计划测试新型单光子源能否在现实条件下执行QKD。

负责该项目的Igor Aharonovich教授表示:“我们现在准备将量子二维材料的这些科学突破性研究成果转化为技术成熟的产品。”

原文链接:

https://www.sciencedaily.com/releases/2022/03/220323125124.htm

文:Science News

编译:宇昊

编辑:慕一

注:本文编译自“Science News,不代表量子前哨观点。

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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