깊은 학습을 이용한 초저온 원자 단일 노출 흡수 영상 촬영

흡수 영상은 초저온 원자 실험에서 가장 일반적으로 사용되는 탐침 기술입니다. 표준 절차는 연속적인 노출로 얻은 두 프레임을 나누는 것으로, 하나는 원자 흡수 신호가 포함된 프레임이고 다른 하나는 포함되지 않은 프레임입니다. 잘 알려진 문제 중 하나는 두 노출 간 이미징 빛의 미세한 차이로 인해 최종 이미지에 잔여 구조적 노이즈가 존재하는 것입니다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해 단일 노출만으로 흡수 영상을 수행하였습니다. 여기서 두 번째 노출 대신 비지도 학습 이미지 완성 오토인코더 신경망을 통해 참조 프레임을 생성합니다. 이 네트워크는 흡수 신호가 없는 이미지를 학습하여, 신호 주변 지역의 정보만으로 원자 신호 위에 겹쳐진 노이즈를 추론할 수 있도록 훈련되었습니다. 우리는 양자 디전제 페르미 가스로 캡처된 데이터에서 우리의 접근 방식을 시연하였습니다. 결과 이미지의 평균 잔여 노이즈는 표준 이중 샷 기법보다 낮습니다. 우리의 방법은 실험 절차를 단순화하고 하드웨어 요구 사항을 줄이며, 추출된 물리량의 정확도를 개선할 수 있습니다. 훈련된 네트워크와 그 생성 스크립트는 오픈 소스 저장소(http://absDL.github.io/)에서 제공됩니다.