[論文レビュー] Precisely determining photon-number in real-time

Leonardo Assis Morais, Till J. Weinhold+8 more|Figshare|Dec 18, 2020

Superconducting and THz Device Technology参考文献 40被引用数 12

ひとこと要約

本論文では、超伝導トンネル接合センサー（TES）パルスをリアルタイムに分析する独自のFPGAベースのハードウェアプロセッサを用いた、リアルタイムの光子数分解システムを提案する。低光子数においては十億分の1の分解能を達成し、最大16光子を分解可能である。本システムは、後処理に依存せずに即座に光子数を割り当てることができ、量子光学および天文学分野の応用を変革する。

ABSTRACT

Superconducting transition-edge sensors (TES) are extremely sensitive microcalorimeters used as photon detectors with unparalleled energy resolution. They have found application from measuring astronomical spectra through to determining the quantum property of photon-number, $\hat{n} {=} \hat{a}^† \hat{a}$, for energies from 0.6-2.33eV. However, achieving optimal energy resolution requires considerable data acquisition -- on the order of 1GB/min -- followed by post-processing, which does not allow access to energy information in real time. Here we use a custom hardware processor to process TES pulses while new detections are still being registered, allowing photon-number to be measured in real time as well as reducing data requirements by orders-of-magnitude. We resolve photon number up to n=16 -- achieving up to parts-per-billion discrimination for low photon numbers on the fly -- providing transformational capacity for applications of TES detectors from astronomy through to quantum technology.

研究の動機と目的

• TESに基づく光子数分解における後処理の制限を解消し、エネルギー情報への遅延を回避する。
• TES検出器で最適なエネルギー分解能を達成するために必要となる、データ集約量が莫大（最大1 GB/min）であるというボトルネックを克服する。
• データ取得中にTESパルスを処理することで、リアルタイムでの光子数割り当てを実現し、オフライン解析に依存しないようにする。
• 最小限の誤差で、n = 16まで高精度な光子数識別を達成し、特に低光子数での割り当て精度を高める。
• 校正およびフルパルス記録が必要な場合に備えて、再構成可能なリアルタイムパルス解析に対応する柔軟なハードウェアプラットフォームを開発する。

提案手法

• フィールド・プログラム可能なゲートアレイ（FPGA）を用いて、TESのアナログ電圧信号をリアルタイムにデジタル化する。
• しきい値ベースの検出を実装：パルスの高さと傾きの両方がユーザーが定めたしきい値を超える場合にのみ、検出とみなす。
• 各検出イベントについて、ピーク振幅や減衰時間などの主要なパルス特徴量を抽出し、光子数を割り当てる。
• 再構成可能なプロセッサを用いて、物理的に有意なパラメータのみを保存し、校正が必要な場合を除いて原始データを破棄する。
• 所定の光子数分布を持つコherent状態を用いた校正により、パルス特徴量を光子数確率にマッピングする。
• トモグラフィー解析に600 nsの一致ウィンドウを適用し、パルス後100–700 ns以外のイベントを除外することで、バックグラウンドノイズを低減する。

Figure 1: ( Top ) 200 TES pulses captured by our hardware processor using 820 nm pulsed light from a strongly attenuated diode laser. The voltage reading is proportional to the current change due to a photon wavepacket absorption. By keeping the sensor in the transition region between its supercondu

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 TES検出器における光子数分解を、後処理を一切行わずにリアルタイムに実現可能か？
• RQ2 リアルタイムパルス解析を用いたTESで、信頼性を持って分解可能な最大光子数（n）は何か？
• RQ3 リアルタイムハードウェア処理を用いた場合、低光子数（n ≤ 16）における光子数割り当ての精度はどの程度か？
• RQ4 検出しきい値およびパルス特徴量が、光子数割り当ての正確さに与える影響は何か？
• RQ5 従来の後処理と比較して、リアルタイム処理はデータスルーレートおよび測定遅延の点でどの程度優れているか？

主な発見

• 本システムは、n = 16まで光子数を分解可能であり、正しく割り当てられる確率pⁿₘ₌ₙはn = 16で0.90以上、n = 15では0.936に達する。
• n = 1の場合、正しく割り当てられる確率は0.99999598734であり、標準偏差は2×10⁻⁴である。十億分の1の精度であることが示唆される。
• n ≤ 10の場合、n−1またはn+1光子の誤割当確率は無視できるほど小さい。pⁿₘ₌ₙ₋₁ < 5×10⁻³かつpⁿₘ₌ₙ₊₁ < 5×10⁻³である。
• α = 1.32およびα = 2.16のコherent状態を用いた校正により、標準誤差の範囲内で一貫したα推定値が得られ、校正の信頼性が裏付けられた。
• 約1.8×10⁷件の検出イベントのうち、600 ns一致ウィンドウ外に位置するものは525件（0.003%）にとどまり、効果的なバックグラウンド抑制が確認された。
• 本システムは、データ取得中にパルスを解析することでリアルタイム処理を実現し、1 GB/minのデータ記録および後処理の必要性を排除した。

Figure 2: Histograms for photon detection events using a strongly attenuated pulsed diode laser at 820 nm for different aspects of the TES pulse. ( Left ) Height. Up to three peaks are clearly resolved. For a higher number of photons, the detector transitions to the normal phase, making it impossibl