量子もつれで高精度を実現するセンシングネットワーク Sensing networks achieve greater precision through quantum entanglement
2022-11-28 アルゴンヌ国立研究所(ANL)
研究チームの実験装置は、時間と加速度を超高精度に測定することができた。量子もつれを利用しない類似の実験装置と比較すると、時間測定は3.5倍、加速度測定は1.2倍の精度を示した。
量子レベルの自然界の特別な性質である「もつれ」は、2つ以上の物体間に存在する相関関係のことである。2つの原子がもつれ合うと、片方の原子だけを観察すれば、両方の原子の性質を測定することができる。これは、もつれた原子がどれだけ離れていても（たとえそれが光年離れていても）同じことである。
原子時計や加速度計の感度が高まれば、全地球測位システムや防衛、放送通信に使われるような、より正確な時間管理やナビゲーションシステムにつながる。超精密時計は、金融や取引の分野でも使われている。
＜関連情報＞
- https://www.anl.gov/article/the-entanglement-advantage
- https://www.nature.com/articles/s41586-022-05363-z
モードエンタングルされたスピンスクィーズド原子状態による分散型量子センシング Distributed quantum sensing with mode-entangled spin-squeezed atomic states
Benjamin K. Malia,Yunfan Wu,Julián Martínez-Rincón & Mark A. Kasevich
Nature Published:23 November 2022
DOI:https://doi.org/10.1038/s41586-022-05363-z
Abstract
Quantum sensors are used for precision timekeeping, field sensing and quantum communication1,2,3. Comparisons among a distributed network of these sensors are capable of, for example, synchronizing clocks at different locations4,5,6,7,8. The performance of a sensor network is limited by technical challenges as well as the inherent noise associated with the quantum states used to realize the network9. For networks with only spatially localized entanglement at each node, the noise performance of the network improves at best with the square root of the number of nodes10. Here we demonstrate that spatially distributed entanglement between network nodes offers better scaling with network size. A shared quantum nondemolition measurement entangles a clock network with up to four nodes. This network provides up to 4.5 decibels better precision than one without spatially distributed entanglement, and 11.6 decibels improvement as compared to a network of sensors operating at the quantum projection noise limit. We demonstrate the generality of the approach with atomic clock and atomic interferometer protocols, in scientific and technologically relevant configurations optimized for intrinsically differential comparisons of sensor outputs.
