消息 中国科学技术大学郭光灿院士团队史保森、丁冬生课题组利用人工智能的方法，实现了基于里德堡原子多频率微波的精密探测，相关成果日前发表于《自然-通讯》。审稿人认为：“该工作展示的结果对原子分子光物理学领域的其他研究人员非常有用，因为它显示了深度学习未来在原子系统量子增强传感中的应用。”
具有较大电偶极矩的里德堡原子，可以对微弱电场产生较强响应，因此，作为微波测量体系具有广泛应用前景。但基于里德堡原子的微波测量领域还存在很多亟待解决的难题，如多频率微波在原子中会引起复杂干涉模式，从而严重干扰信号接收与识别，就是诸多难题之一。
近年来，史保森、丁冬生团队利用里德堡原子体系，聚焦量子模拟和量子精密测量科学研究，取得了重要进展。在此次研究中，团队基于室温铷原子体系，利用里德堡原子作为微波天线及调制解调器，通过电磁诱导透明效应成功检测了相位调制的多频微波场，进而将接收到的调制信号通过深度学习神经网络进行分析，实现了多频微波信号的高保真解调，并进一步检验了实验方案针对微波噪声的高鲁棒性。
研究结果表明，基于深度学习的里德堡微波接收器可允许一次直接解码20路频分复用信号，不需要多个带通滤波器和其他复杂电路。
该工作将原子传感与深度学习有机结合，提出并实现在不求解主方程的情况下有效探测多频率微波电场的方案，且在硬件上没有太高要求即可实现较高精度，为精密测量领域与神经网络交叉结合提供了重要参考，在通信、雷达探测等领域具有重要应用前景。
