Электрические цепи помогли физикам подсмотреть за топологическим состоянием света
Физики из России и Италии построили электрическую схему для симуляции динамики взаимодействия фотонов. Разработанная учеными схема позволила смоделировать топологические краевые состояния двух запутанных фотонов. Работа представлена в журнале Nature Communications.
В последние десятилетия ученые активно изучают топологические эффекты в физике. Например, фотонные топологические состояния могут помочь в создании топологически защищенных квантовых компьютеров. Такие состояния обладают большей когерентностью, что позволяет физиками лучше управлять ими. На сегодняшний день реализация фотонных топологических состояний является сложной экспериментальной задачей, однако, теоретические исследования показывают, что топологические эффекты можно наблюдать в системе взаимодействующих фотонов.
Физики из ИТМО, МФТИ и Политехнического университета Торино рассмотрели цепочку нелинейных резонаторов, описываемых моделью Бозе — Хаббарда, в которых фотоны могут взаимодействовать. Взаимодействие квантовых частиц порождает связанные состояния фотонов. Однако, теория Бозе — Хаббрда не способна описать появление связных состояний, поэтому физики использовали более сложную модель, которая подразумевает два процесса: туннелирование фотонов между резонаторами и эффективное фотон-фотоное взаимодействие, возникающее из-за нелинейности среды. При определенных условиях краевые связные состояния фотонов, которые называются дублонами (doublones), можно описать как топологическое состояния света: модель, представленная физиками, в пределе сильного взаимодействия переходит в топологическую модель SSH (Su-Schrieffer-Heeger).
Тем не менее, создание топологических состояний света, в том числе и дублонов, инженерно трудная задача, поэтому ученые разработали электрическую цепь, которая эффективно моделирует одномерную квантовую задачу.
Физики показали, что состояния дублонов действительно присутствуют в системе, с помощью анализа спектра связных состояний в электрической цепи. Для этого ученые прикладывали напряжение к одному из узлов цепи и снимали напряжения всех остальных узлов. Наличие пиков в спектре указало на то, что топологические краевые состояния возможны в моделируемой системе.
Ученые полагают, что представленная эмуляция двухфотонных топологических состояний может помочь физикам в исследовании топологических эффектов в физике взаимодействующих системах.
Топология в физике крайне интересная тема: в 2016 году за открытие топологических эффектов в физике конденсированного состояния вручили Нобелевскую премию, а в 2018 году ученые из России впервые изготовили топологические наноструктуры для нелинейной генерации света.
Михаил Перельштейн
А также измерит расстояние до них
Американские ученые разработали технологию пассивного теплового зрения HADAR, которая по инфракрасному изображению получает информацию о температуре, материалах и текстуре поверхности объектов, их излучательной способности, а также умеет измерять расстояние. Технология позволяет в ночных условиях получать изображение, сопоставимое по качеству со стереоскопическими изображениями, получаемыми обычными RGB камерами при дневном освещении. Статья опубликована в журнале Nature. Для автономной навигации и взаимодействия с людьми роботам и беспилотникам нужна информация об окружении, которую они получают с помощью камер, лидаров, сонаров или радаров. Однако обычные камеры зависят от условий освещенности и плохо работают в ночное время и при плохой погоде. Кроме этого информация, получаемая с камер не содержит физического контекста, что может приводить к некорректной работе нейросетевых алгоритмов автопилота, который, к примеру, не может отличить настоящего человека от манекена. Активные сенсоры, такие как лидары и радары, при резком росте их числа начинают взаимно влиять друг на друга. Выходом могло бы стать использование в условиях недостаточной видимости камер, работающих в инфракрасном диапазоне. Однако из-за так называемого «эффекта призрачности» получаемые тепловизором изображения обычно выглядят как пятна без четкой текстуры. Это связано с тем, что поверх отражающихся от объекта инфракрасных лучей, которые несут информацию об особенностях его рельефа, накладывается его собственное тепловое излучение, которое засвечивает эту полезную информацию. Группа ученых под руководством Зубин Джакоб (Zubin Jacob) из Университета Пердью смогла справиться с этой проблемой. Они разработали технологию под названием HADAR (акроним от слов heat-assisted detection and ranging), которая с помощью машинного обучения извлекает из изображений, полученных в инфракрасном диапазоне, информацию о температуре объектов, излучательной способности материалов, из которых они состоят, а также их физической текстуре. Кроме того, технология позволяет определять расстояние до объектов на изображении. Выделение информации о собственном излучении объектов позволяет избавиться от «эффекта призрачности» и получить информацию о текстуре. Для этого авторы используют данные из библиотеки материалов, которая содержит информацию об их излучательной способности. Инфракрасное изображение фиксируется с помощью гиперспектральной камеры, после чего данные поступают на вход нейросетевой модели, которая производит декомпозицию исходных данных, выделяя из них информацию о температуре, собственном излучении и текстуре. Для обучения алгоритма исследователи использовали как настоящие изображения, полученные с помощью камеры, так и множество сгенерированных трехмерных сцен. Возможности технологии демонстрирует одна из сцен, на которой при слабом освещении запечатлен автомобиль черного цвета и человек, рядом с которым установлен вырезанный из картона портрет Альберта Эйнштейна в натуральную величину. Изображения, полученные с помощью обычной камеры, лидара и HADAR затем использовали для определения объектов с помощью алгоритма распознавания изображений. На изображении, полученном с помощью обычной камеры, алгоритм ошибочно распознал двух людей, приняв картонную фигуру за человека. На данных, полученных лидаром, оказалось невозможно определить автомобиль. При этом HADAR смог выделить все составляющие сцены, а также определить, что одна из человеческих фигур имеет сигнатуру краски на поверхности, а вторая покрыта тканью. Созданная технология может значительно улучшить системы автономной навигации беспилотных транспортных средств и роботов, дополнив уже существующие системы или даже заменив их. HADAR позволяет определять объекты и измерять расстояние по данным, полученным в ночное время, так же хорошо, как это делают традиционные системы компьютерного зрения, которые используют данные с камер в условиях дневного освещения. По словам авторов работы, в дальнейшем им предстоит решить проблему высокой стоимости оборудования для гиперспектральной съемки и невысокой производительности алгоритма. Сейчас процесс получения изображений и их обработки занимает минуты, но для работы в режиме реального времени это время необходимо сократить. Ранее мы рассказывали, как физики создали лидар, способный распознать метровые детали с рекордного расстояния в 45 километров в условиях высокого шума и слабого сигнала.