A Deep-Learning-Boosted Framework for Quantum Sensing with Nitrogen-Vacancy Centers in Diamond
この論文は、ダイヤモンド中の窒素空孔(NV)中心を用いた量子センシングにおいて、従来の非線形フィッティングの限界を克服し、低信号対雑音比環境でも高精度かつリアルタイムなパラメータ推定を可能にする、1 次元畳み込みニューラルネットワーク(1D-CNN)に基づく深層学習フレームワークを提案し、細胞内温度計測や超伝導体中の磁気イメージングなどの実証実験を通じてその有効性を示したものである。