Computational aberration-retrieval with entangled photons
यह शोध पत्र एक क्वांटम-संवर्धित अनुकूली प्रकाशिकी (एडेप्टिव ऑप्टिक्स) रणनीति को प्रदर्शित करता है जो उलझे हुए फोटॉन युग्मों के स्थानिक सहसंबंधों और द्वितीय-क्रम के सहसंबंध फलनों का उपयोग करके न्यूनतम मापन के साथ सीधे प्रकाशीय विपथन (ऑप्टिकल एबरेशंस) को प्राप्त करता है, जो पुनरावृत्ति-आधारित छवि-आधारित फीडबैक की आवश्यकता को दरकिनार करता है।
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उच्च-रिज़ॉल्यूशन माइक्रोस्कोपी की दुनिया में, जीवन के सबसे सूक्ष्म विवरणों को देखने के लिए अक्सर विरूपण (distortion) के विरुद्ध एक निरंतर युद्ध लड़ना पड़ता है। माइक्रोस्कोप लेंस या जीवित ऊतक (tissue) के माध्यम से यात्रा करने वाला प्रकाश हमेशा एक सीधी, पूर्ण रेखा में नहीं चलता; यह कांच की खामियों या नमूने के असमान घनत्व के कारण विकृत हो जाता है। यह विकृति, जिसे ऑप्टिकल एबरेशन (optical aberration) कहा जाता है, स्पष्ट छवियों को धुंधले धब्बों में बदल देती है। इसे ठीक करने के लिए, वैज्ञानिक 'एडाप्टिव ऑप्टिक्स' नामक एक क्षेत्र का उपयोग करते हैं, जो एक स्मार्ट सुधार प्रणाली की तरह कार्य करता है। पारंपरिक रूप से, यह प्रणाली एक तस्वीर लेने, यह जाँचने कि वह कितनी धुंधली है, विरूपण को ठीक करने के लिए एक विशेष दर्पण को समायोजित करने, फिर से एक तस्वीर लेने और इस चक्र को तब तक दर्जनों या सैकड़ों बार दोहराने पर काम करती है जब है जब तक कि छवि स्पष्ट न हो जाए। यह प्रक्रिया धीमी है और इसके लिए बहुत अधिक प्रकाश की आवश्यकता होती है, जो उन नाजुक जैविक नमूनों के अध्ययन के लिए एक समस्या हो सकती है जो लंबे एक्सपोज़र को सहन नहीं कर सकते या जब किसी क्षणिक दृश्य को पकड़ने का समय बहुत कम होता है।
पेरिस के शोधकर्ताओं की एक टीम ने अब इन विरूपणों को ठीक करने का एक नया तरीका प्रदर्शित किया है जो इस धीमी, पुनरावृत्ति वाली 'ट्रायल-एंड-एरर' प्रक्रिया को पूरी तरह से छोड़ देता है। वस्तु की अंतिम छवि पर सुधार के लिए निर्भर रहने के बजाय, वे उलझे हुए फोटोन (entangled photons) के अद्वितीय व्यवहार का उपयोग करते हैं—प्रकाश के ऐसे कणों के जोड़े जो इस तरह से जुड़े होते हैं जिसे शास्त्रीय भौतिकी नहीं समझा सकती। इन जुड़े हुए कणों के बीच सहसंबंध (correlation) को मापकर, शोधकर्ता बिना कभी वस्तु को स्पष्ट रूप से देखे ही यह गणना कर सकते हैं कि प्रकाश कैसे विकृत हुआ है। उनकी विधि के लिए केवल कुछ ही मापों, लगभग पाँच, की आवश्यकता होती है ताकि आवश्यक सुधार निर्धारित किया जा सके, जो चुनौतीपूर्ण वातावरण में स्पष्ट इमेजिंग के लिए एक बहुत तेज़ और अधिक कुशल मार्ग प्रदान करता है।
शोधकर्ताओं ने एक प्रयोग स्थापित किया जहाँ उन्होंने एक विशेष क्रिस्टल और एक लेज़र का उपयोग करके उलझे हुए फोटोन के जोड़े उत्पन्न किए। इन फोटोन को एक इमेजिंग सिस्टम के माध्यम से भेजा गया जिसमें एक नमूना, जैसे कि कीट के शरीर का एक हिस्सा, और प्रकाश तरंग के आकार को बदलने में सक्षम एक उपकरण, जिसे स्थानिक प्रकाश मॉड्युलेटर (spatial light modulator) कहा जाता है, शामिल था। अपने तरीके का परीक्षण करने के लिए, उन्होंने पहले सिस्टम में कृत्रिम विरूपण पेश किए, जो वास्तविक दुनिया के माइक्रोस्कोपी में होने वाले धुंधलेपन की नकल करते हैं। एक मानक सेटअप में, ये विरूपण कीट की छवि को खराब कर देते, जिससे बारीक विवरण देखना असंभव हो जाता। हालाँकि, टीम ने समाधान खोजने के लिए कीट की धुंधली तस्वीर नहीं देखी। इसके बजाय, उन्होंने डेटा के एक अलग प्रकार को देखा: डिटेक्टर पर फोटोन के जोड़े के गिरने के स्थान के बीच का सांख्यिकीय संबंध।
जब प्रकाश एक आदर्श प्रणाली से गुजरता है, तो इन उलझे हुए फोटोन जोड़ों की स्थितियाँ सहसंबंध का एक बहुत ही विशिष्ट, तीक्ष्ण पैटर्न दिखाती हैं। जब शोधकर्ताओं ने विरूपण पेश किया, तो यह पैटर्न बिखर गया और विकृत हो गया, ठीक वैसे ही जैसे एक फनहाउस मिरर (funhouse mirror) में स्पष्ट प्रतिबिंब दिखता है। उनके काम की मुख्य अंतर्दृष्टि यह है कि यह बिखरा हुआ पैटर्न सीधे विरूपण के मानचित्र (map) को दर्शाता है, जो वस्तु के स्वरूप से स्वतंत्र है। अपने नियंत्रण उपकरण पर कुछ यादृच्छिक (random), ज्ञात विरूपण पैटर्न प्रदर्शित करके और यह मापने के बाद कि प्रत्येक बार फोटोन सहसंबंध कैसे बदला, वे गणितीय रूप से यह पता लगा सके कि मूल विरूपण क्या था। यह निष्कर्ष निकालने की एक ऐसी प्रक्रिया है जिसके लिए नमूने के बारे में किसी पूर्व ज्ञान की आवश्यकता नहीं है और न ही बार-बार अनुमान लगाने की।
अपने परीक्षणों में, टीम ने दो अलग-अलग प्रकार के जटिल विरूपणों को ठीक करने के लिए इस दृष्टिकोण का उपयोग किया। उन्होंने अपने नियंत्रण उपकरण पर पाँच यादृच्छिक फेज पैटर्न प्रदर्शित किए, फोटोन सहसंबंधों में होने वाले परिवर्तनों को मापा, और इस डेटा को एक कंप्यूटर एल्गोरिदम में डाला। एल्गोरिदम ने सफलतापूर्वक विरूपण के सटीक आकार को पुनर्गठित किया। जब उन्होंने सिस्टम में इस विरूपण के विपरीत प्रभाव को लागू किया, तो तीक्ष्ण सहसंबंध पैटर्न वापस आ गया, और कीट की छवि, जो पूरी तरह से धुंधली हो गई थी, फिर से स्पष्ट हो गई। यह विधि इतनी अच्छी तरह से काम कर गई कि इसने कीट के शरीर की मुख्य विशेषताओं को बहाल कर दिया, जिससे सिद्ध हुआ कि सिस्टम ने सुधार के लिए स्वयं छवि का उपयोग किए बिना ही छवि को पुनः प्राप्त कर लिया।
शोधकर्ताओं ने इस तकनीक की सीमाओं का भी परीक्षण किया। उन्होंने पाया कि हालांकि यह विधि अत्यधिक प्रभावी है, लेकिन यह देखने के क्षेत्र के केंद्र में सबसे अच्छा काम करती है जहाँ प्रकाश सबसे मजबूत होता है। जैसे-जैसे वे किनारों की ओर बढ़ते हैं, सुधार कम पूर्ण होता जाता है क्योंकि वहां उलझे हुए फोटोन का सिग्नल कमजोर होता है। यह उनके विशिष्ट सेटअप की एक ज्ञात विशेषता है, जहाँ प्रकाश स्रोत स्वाभाविक रूप से किनारों की ओर कम होता जाता है। इस सीमा के बावजूद, केवल पाँच मापों के साथ जटिल विरूपणों को ठीक करने की क्षमता पारंपरिक सैकड़ों चरणों की तुलना में एक महत्वपूर्ण बदलाव है। टीम स्वीकार करती है कि वर्तमान उपकरण को एक स्पष्ट छवि के लिए पर्याप्त डेटा एकत्र करने में कई घंटे लगते हैं, जो वास्तविक समय में देखने के लिए बहुत धीमा है। हालांकि, वे बताते हैं कि नए, तेज़ डिटेक्टर पहले से ही उपलब्ध हैं जो इस समय को घटाकर कुछ सेकंड कर सकते हैं, और भविष्य के प्रकाश स्रोतों में सुधार अंततः इसे मिलीसेकंड तक ला सकता है।
यह कार्य क्वांटम-एन्हांस्ड माइक्रोस्कोपी की एक नई दिशा का सुझाव देता है, जहाँ प्रकाश के विचित्र गुणों का उपयोग न केवल छोटा देखने के लिए, बल्कि तेज़ और अधिक कुशलता से देखने के लिए किया जाता है। विरूपण के मापन को वस्तु की छवि से अलग करके, शोधकर्ताओं ने एक ऐसा सिस्टम बनाया है जो नमूने की जटिलताओं के प्रति सुदृढ़ है। हालांकि वर्तमान सेटअप अभी भी एक प्रयोगशाला प्रदर्शन है, यह सिद्धांत भविष्य के अनुप्रयोगों के लिए एक आशाजनक मार्ग प्रदान करता है, जैसे कि जीवित जीवों के भीतर इमेजिंग करना जहाँ गति और कम प्रकाश एक्सपोज़र महत्वपूर्ण हैं। यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि उलझे हुए फोटोन की सूक्ष्म भाषा को सुनकर, वैज्ञानिक पारंपरिक सुधार की धीमी, भारी मशीनरी को दरकिनार कर स्पष्टता के मार्ग को बहुत अधिक सीधे तौर पर खोज सकते हैं।
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