美国物理研究所 探测器(眼睛)从自然阳光和激光中测量相同的光子
光源的快速识别是通过人工神经元来实现的，人工神经元被训练成有效地提取光子量子波动的模式
信用:艾尔莎·哈恩 识别光源在许多光子技术的发展中起着重要的作用，例如激光雷达、遥感和显微镜
传统上，识别像太阳光、激光辐射或分子荧光这样多种多样的光源需要数百万次测量，尤其是在弱光环境中，这限制了量子光子技术的实际应用
在《应用物理评论》中，研究人员展示了一种智能量子技术，这种技术能够大幅减少识别光源所需的测量次数
该论文的作者奥马尔·马加纳-洛艾扎说:“我们训练了一个人工神经元，它具有相干和热光的统计波动特征。”
研究人员用光源训练人工神经元后，神经元可以识别与特定类型光相关的潜在特征
该论文的合著者、研究员成龙·尤说:“单个神经元足以将识别光源所需的测量次数从数百万次大幅减少到不足百次。”
通过更少的测量，研究人员可以更快地识别光源，在某些应用中，如显微镜，他们可以限制光损伤，因为他们不必在测量时多次照亮样品
“例如，如果你用精细的荧光分子复合物做成像实验，你可以减少样品暴露在光线下的时间，并最大限度地减少任何光损伤，”罗伯特·德·J说
莱昂-蒙蒂尔，另一位合著者
密码学是这些发现证明有价值的另一个应用
通常，为了生成加密电子邮件或信息的密钥，研究人员需要进行数百万次测量
“我们可以用一个类似的神经元来加速量子密钥的生成，”马加纳-洛艾扎说
由于激光在遥感中起着重要的作用，这项工作还可以开发出一系列新的智能激光雷达系统，能够识别从远程物体反射回来的被截获或修改的信息
激光雷达是一种遥感方法，通过用激光照射目标并用传感器测量反射光来测量到目标的距离
“使用我们的技术，干扰智能量子激光雷达系统的可能性将大大降低，”他说
此外，区分激光雷达光子与环境光线(如太阳光)的可能性对于微光遥感具有重要意义
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