Efficient characterization of blinking quantum emitters from scarce data sets via machine learning
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Single photon emitters are core building blocks of quantum technologies, with established and emerging applications ranging from quantum computing and communication to metrology and sensing. Regardless of their nature, quantum emitters universally display fluorescence intermittency or photoblinking: interaction with the environment can cause the emitters to undergo quantum jumps between on and off states that correlate with higher and lower photoemission events, respectively. Understanding and quantifying the mechanism and dynamics of photoblinking is important for both fundamental and practical reasons. However, the analysis of blinking time traces is often afflicted by data scarcity. Blinking emitters can photo-bleach and cease to fluoresce over time scales that are too short for their photodynamics to be captured by traditional statistical methods. Here, we demonstrate two approaches based on machine learning that directly address this problem. We present a multi-feature regression algorithm and a genetic algorithm that allow for the extraction of blinking on/off switching rates with ⩾85% accuracy, and with ⩾10× less data and ⩾20× higher precision than traditional methods based on statistical inference. Our algorithms effectively extend the range of surveyable blinking systems and trapping dynamics to those that would otherwise be considered too short-lived to be investigated. They are therefore a powerful tool to help gain a better understanding of the physical mechanism of photoblinking, with practical benefits for applications based on quantum emitters that rely on either mitigating or harnessing the phenomenon.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».