LIDAR (Laser Imaging Detection and Ranging) lazer darbeleri kullanılarak bir nesne veya bir yüzeyin uzaklığını anlamaya yarayan bir teknolojidir. LIDAR ile ışık kaynaklarını belirlemek, uzaktan algılama ve mikroskopik birçok fotonik teknolojinin geliştirilmesinde önemli bir rol oynar. Geleneksel olarak, ışık kaynaklarını güneş ışığı, lazer radyasyonu veya molekül flüoresansı olarak tanımlamak, özellikle kuantum fotonik teknolojilerinin gerçekçi uygulamasını sınırlayan milyonlarca ölçüm gerektirmektedir. Araştırmacılar, ışık kaynaklarını tanımlamak için gereken ölçüm sayısında dramatik bir düşüş sağlayan akıllı bir kuantum teknolojisi sundular.

Applied Physics Reviews, AIP Publishing’den araştırmacıların, ışık kaynaklarını tanımlamak için gereken ölçüm sayısında dramatik bir azalma sağlayan akıllı bir kuantum teknolojisini modellediklerini duyurdu.

Makalenin yazarı Omar Magana-Loaiza bu gelişmenin temeliyle alakalı tutarlı ve termal ışığı karakterize eden istatistiksel dalgalanmalarla yapay bir nöron eğittiklerini dile getiriyor. Araştırmacılar yapay nöronu ışık kaynakları ile eğittikten sonra, nöron belirli ışık türleriyle ilişkili özellikleri belirleyebilir duruma geldi. Ortak yazar Chenglong You “Tek bir nöron, bir ışık kaynağını milyonlarcadan, yüz küsürün altına kadar tanımlamak için gereken ölçüm sayısını önemli ölçüde azaltmak için yeterlidir.” şeklinde nöronun kapasitesine yönelik açıklamaya getirdi.

Bir dedektör doğal güneş ışığından ve lazer ışığından gelen özdeş fotonları ölçer. Işık kaynaklarının hızlı tanımlanması, fotonların kuantum dalgalanmalarında desenleri etkili bir şekilde çıkarmak için eğitilmiş yapay bir nöron tarafından gerçekleştirilir. Kaynak: Elsa Hahne

Bu gelişme sayesinde araştırmacılar, daha az ölçüm sayısıyla ışık kaynaklarını çok daha hızlı bir şekilde tanımlayabilir ve mikroskopi gibi bazı uygulamalarda, ölçüm alırken numuneyi neredeyse birçok kez aydınlatmak zorunda olmadıkları için ışık hasarını sınırlayabilirler.

Diğer yandan bu bulgular kriptografide de değerli olabilecek başka bir alandır. Genellikle bir e-postayı veya mesajı şifrelemek için bir anahtar oluşturmak için araştırmacıların milyonlarca ölçüm almaları gerekir. Bu çalışmada kullanılan nöron eğitimine benzer bir nöron kullanarak şifreleme için kuantum anahtarlarının üretimini hızlandırılabilir.

Lazer ışığı uzaktan algılamada önemli bir rol oynadığından, bu çalışma aynı zamanda uzak bir nesneden yansıtılan yakalanmış veya değiştirilmiş bilgileri tanımlama yeteneğine sahip yeni bir akıllı LIDAR sistemleri ailesinin geliştirilmesini de sağlayabilir. LIDAR temel olarak, hedefi lazer ışığıyla aydınlatır ve yansıyan ışığı bir sensörle ölçerek hedefe olan mesafeyi ölçen uzaktan algılama yöntemini kullanılır.

Yapay zekanın kuantum teknolojileri çalışmalarına katkı sağlaması pratik gelişmelerde yol kat etmemize katkı sağlayabilir.

Kaynakça:

  1. Identifying Light Sources Using Artificial Intelligence by AIP Publishing LLC

  2. Chenglong You, Mario A. Quiroz-Juárez, Aidan Lambert, Narayan Bhusal, Chao Dong, Armando Perez-Leija, Amir Javaid, Roberto de J. León-Montiel, Omar S. Magaña-Loaiza. Identification of light sources using machine learningApplied Physics Reviews, 2020; 7 (2): 021404 DOI: 10.1063/1.5133846
Bu içeriği paylaş
QTurkey
QTurkey, Türkiye’deki kuantum teknolojileriyle ilgili faaliyetler için bir iletişim ve işbirliği ağıdır. “Kuantum Programlamaya Giriş” çalıştayları düzenliyor, ilgili konulardaki ilgili öğrenciler için çalışma grupları ve toplantılar organize ediyoruz ve ülke düzeyinde kuantum meraklıları için bir buluşma alanı oluşturabilme amacıyla hareket ediyoruz.

Bunları da beğenebilirsiniz

Kuantum Bilişim

Kuantum Kriptografi

Güvenli veri aktarımına olanak veren geleneksel kriptografi yöntemleri, simetrik ve asimetrik olarak sınıflandırılmaktadır. ...

Yorum Yap

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir