Коллектив российских ученых исследовал процесс формирования конденсата Бозе—Эйнштейна в оптической дипольной ловушке с длиной волны 1064 нм. Для этого они проводили оптимизацию испарительного охлаждения методами машинного обучения. Исследование было опубликовано в журнале Physical Review A.
В этом году Нобелевские премии по физике и по химии были присуждены за исследования, связанные с машинным обучением. Это отражает все возрастающую роль методов ИИ для получения новых результатов в естественных науках. Многие результаты в современной физике квантовых систем связаны с машинным обучением.
Одно из главных направлений научных работ последних лет — изучение бозе-эйнштейновского конденсата (БЭК). Такие конденсаты используются для создания атомных лазеров с уникальными свойствами, очень чувствительных сенсоров, а также могут быть использованы в квантовых вычислениях. В новом исследовании, проведенном российскими учеными из РКЦ, МФТИ, ФИАН им. П. Н. Лебедева, МГТУ им. Н. Э. Баумана, удалось увеличить количество атомов в стабильном конденсате и исследовать процесс его формирования, используя метод байесовской оптимизации для максимизации эффективности испарительного охлаждения.
«Благодаря методам машинного обучения нам удалось оптимизировать параметры нашего эксперимента, что, в свою очередь, открыло новые горизонты для исследования квантовых систем, — рассказал Алексей Акимов, доктор физико-математических наук, руководитель лаборатории квантовых симуляторов и интегрированной фотоники РКЦ. — Это важный шаг на пути развития будущих технологий в области квантовых вычислений».
В ансамбле холодных атомов, пойманных в ловушку, происходят взаимодействия нескольких типов, которые приводят к изменению их температуры и количества атомов. Один из таких типов взаимодействий, трехчастичная рекомбинация, приводит к образованию двух связанных частиц, которые покидают ловушку и перестают участвовать в процессе испарительного охлаждения, что существенно уменьшает количество атомов в конденсате. Исследованный ранее спектр резонансов Фешбаха и применение байесовской оптимизации к испарительному охлаждению позволили снизить негативное влияние трехчастичной рекомбинации и увеличить количество атомов в конденсате.
После охлаждения атомов тулия до температуры около 20 мкК в магнито-оптической ловушке, они перегружались в дипольную оптическую ловушку, которая была образована двумя лазерными лучами с длиной волны 1064 нанометра.
Рисунок 1. a) Схема направления лучей дипольной оптической ловушки. Красные линии показывают горизонтальные и вертикальные лучи; фиолетовая линия показывает зондирующий луч для визуализации поглощения. b) Испарение атомов для образования конденсата. Синие точки обозначают значения мощности лучей, которые были заданы в качестве входных параметров для оптимизатора. Источник: Physical Review A.
С помощью лазерных пучков атомы подвергались дальнейшему охлаждению за счет испарения, которое происходило за счет плавного изменения мощности пучков. При снижении потенциала стенок ловушки атомы с более высокой энергией вырываются наружу, что снижает температуру оставшихся. Подобным способом ветер может охлаждать в жаркую погоду — более быстрые молекулы легче улетают дальше от обдуваемого тела, за счет чего температура этог�� тела снижается.
Рисунок 2. Аппроксимация атомного облака. а) Плотность атомного облака с наличием БЭК. б) Маска для разделения теплового облака и конденсата. с) 3D-график подгонки теплового облака, d) 3D-график решения уравнения Томаса-Ферми для описания теплового облака. Источник: Physical Review A.
Изменяя значение мощности лазерного луча и длительность процесса испарения, можно получать различное количество атомов в стабильном конденсате Бозе—Эйнштейна в конце этого процесса. Средствами обычного математического моделирования решить задачу поиска условий, при которых достигается максимальное количество атомов, не получает��я. Поэтому для подбора оптимальных параметров испарительного охлаждения учёные применили метод байесовской оптимизации. Процесс оптимизации привел к значительному росту количества атомов в субкритическом состоянии, предшествующем возникновению конденсата, однако при этом количество атомов в конденсате достигло потолка. Подобный эффект не был описан ранее. Учёные выдвинули гипотезу о влиянии трехчастичных столкновений на предельное количество атомов в БЭК и использовали измеренный ранее спектр резонансов Фешбаха для изменения их интенсивности с помощью изменения магнитного поля. Применение байесовской оптимизации позволило уверенно получить максимально возможное количество атомов в конденсате в новом заданном поле, которое оказалось в два раза больше предыдущего.
Рисунок 3. По горизонтальной оси отложено общее число атомов в подкритической фазе перед образованием конденсата, по вертикальной — в самом конденсате. Сначала оптимизировали процесс при магнитном поле величины 3,91 Гс, затем обнаружили, что при тех же параметрах в поле 4,8 Гс можно достичь значительно большего числа атомов. Источник: Physical Review A.
«Мы смогли взглянуть на физику процесса через призму машинного обучения, что позволило не только оптимизировать эксперимент, но и понять физические ограничения, с которыми мы сталкивались, — рассказал Давлет Кумпилов, аспирант кафедры Российского квантового центра МФТИ. — Нам удалось оптимизировать параметры процесса лазерного охлаждения, что привело к значительному увеличению количества атомов в конденсате Бозе—Эйнштейна».
Этот результат, полученный с использованием машинного обучения, не только демонстрирует потенциал новых технологий, но и подчеркивает важность глубокого понимания физики для развития квантовых симуляций. Исследование открывает широкие перспективы для будущих приложений в области материаловедения и фундаментальной физики.
