中國科學技術(shù)大學郭光燦院士團隊史保森,、丁冬生課題組利用人工智能的方法,，實現(xiàn)了基于里德堡原子多頻率微波的精密探測，相關(guān)成果日前發(fā)表于《自然-通訊》,。審稿人認為：“該工作展示的結(jié)果對原子分子光物理學領(lǐng)域的其他研究人員非常有用,，因為它顯示了深度學習未來在原子系統(tǒng)量子增強傳感中的應(yīng)用?！?/span>

具有較大電偶極矩的里德堡原子,，可以對微弱電場產(chǎn)生較強響應(yīng),，因此，作為微波測量體系具有廣泛應(yīng)用前景,。但基于里德堡原子的微波測量領(lǐng)域還存在很多亟待解決的難題,，如多頻率微波在原子中會引起復雜干涉模式，從而嚴重干擾信號接收與識別,，就是諸多難題之一,。

近年來，史保森,、丁冬生團隊利用里德堡原子體系,，聚焦量子模擬和量子精密測量科學研究，取得了重要進展,。在此次研究中,，團隊基于室溫銣原子體系，利用里德堡原子作為微波天線及調(diào)制解調(diào)器,，通過電磁誘導透明效應(yīng)成功檢測了相位調(diào)制的多頻微波場,，進而將接收到的調(diào)制信號通過深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行分析，實現(xiàn)了多頻微波信號的高保真解調(diào),，并進一步檢驗了實驗方案針對微波噪聲的高魯棒性,。

研究結(jié)果表明，基于深度學習的里德堡微波接收器可允許一次直接解碼20路頻分復用信號,，不需要多個帶通濾波器和其他復雜電路,。

該工作將原子傳感與深度學習有機結(jié)合，提出并實現(xiàn)在不求解主方程的情況下有效探測多頻率微波電場的方案,，且在硬件上沒有太高要求即可實現(xiàn)較高精度,，為精密測量領(lǐng)域與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交叉結(jié)合提供了重要參考，在通信,、雷達探測等領(lǐng)域具有重要應(yīng)用前景,。