2022 Roadmap on integrated quantum photonics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Integrated photonics will play a key role in quantum systems as they grow from few-qubit prototypes to tens of thousands of qubits. The underlying optical quantum technologies can only be realized through the integration of these components onto quantum photonic integrated circuits (QPICs) with accompanying electronics. In the last decade, remarkable advances in quantum photonic integration have enabled table-top experiments to be scaled down to prototype chips with improvements in efficiency, robustness, and key performance metrics. These advances have enabled integrated quantum photonic technologies combining up to 650 optical and electrical components onto a single chip that are capable of programmable quantum information processing, chip-to-chip networking, hybrid quantum system integration, and high-speed communications. In this roadmap article, we highlight the status, current and future challenges, and emerging technologies in several key research areas in integrated quantum photonics, including photonic platforms, quantum and classical light sources, quantum frequency conversion, integrated detectors, and applications in computing, communications, and sensing. With advances in materials, photonic design architectures, fabrication and integration processes, packaging, and testing and benchmarking, in the next decade we can expect a transition from single- and few-function prototypes to large-scale integration of multi-functional and reconfigurable devices that will have a transformative impact on quantum information science and engineering.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,048 | 0,020 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».