東北大学の研究者らは、超伝導量子ビットを超最適化されたネットワークで接続することで量子センサーを強化する方法を開発し、暗黒物質からの微弱な信号を検出する可能性がある。このアプローチは、現実的なノイズ条件下でも従来の方法を上回る。発見は、レーダー、MRI、ナビゲーション技術への応用に拡大可能だ。
銀河を結びつける不可視の物質である暗黒物質の検出は、物理学における大きな課題のままだ。直接観測できないものの、科学者らは先進的な量子技術が捉えられる微妙な痕跡を残すと疑っている。東北大学のチームは、慎重に設計されたネットワークで量子センサーを連結することで感度を向上させる戦略を導入した。
研究は、極低温で維持される微小な電子回路である超伝導量子ビットに焦点を当てる。通常量子コンピュータで使用されるこれらの量子ビットは、ここでは超高感度検出器として機能する。リング、線、星、または完全に接続された構造などのパターンに配置することで、ネットワークは単一のセンサーが可能なよりも弱い信号を効果的に増幅する。
チームは4つと9つの量子ビットのシステムをテストし、機械学習アルゴリズムの訓練に似た変分量子計測学を活用して量子状態の準備と測定を最適化した。また、ベイズ推定を適用してノイズを軽減し、ぼやけた画像をシャープにするような効果を得た。現実的なノイズを追加しても、最適化されたネットワークは従来のアプローチを上回った。
「量子センサーをどのように組織し、微調整して暗黒物質をより信頼性高く検出するかを明らかにすることが目標だった」と、研究の主任著者であるLe Bin Ho博士は述べた。「ネットワーク構造は感度向上の鍵であり、比較的単純な回路で実現可能であることを示した。」
暗黒物質検出以外に、この手法は量子レーダー、重力波検出、精密時間計測、GPS精度向上、MRIスキャン強化、地下構造マッピングへの有望な応用がある。「この研究は、慎重に設計された量子ネットワークが精密測定の限界を押し広げられることを示している」とHo博士は付け加えた。「量子センサーを研究室だけでなく、極めて高い感度を必要とする実世界のツールで使用する道を開く。」
チームはより大規模なネットワークへのスケールアップとノイズ耐性の改善を計画している。Adriel I. Santosoとの共著のこの研究は、2025年10月1日にPhysical Review Dに掲載された。