2021 Fiscal Year Research-status Report
Optimal control simulation of ultrafast coherent dynamics of ferroic systems
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20K05414
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
大槻 幸義 東北大学, 理学研究科, 准教授 (40203848)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 量子最適制御 / レーザーパルス / コヒーレント制御 / スピン / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
構造変化を誘起するモードでは非調和性が大きいため，振動波束の広がり（位相緩和）が大きく，構造制御の効果を著しく低下させる。昨年度に引き続き，ヨウ素分子をモデル系とし，非共鳴レーザーパルスによる最適な位相緩和抑制法の開発を行った。最適制御シミュレーションにより，古典的な振動周期ごとにパルスを照射し続けることでほぼ完全に位相緩和が抑制できることを見出した。この成果は学術誌Physical Review Aに発表することができた。この位相緩和の抑制効果は実験においても見いだされ，共同研究成果としてPhysical Review Researchに発表した。以上の結果は，非共鳴レーザーパルスは，従来考えられてきた以上に強力な量子制御ツールになり得ると示唆している。実際，非共鳴超短レーザーパルス列を使えば，選択的分布反転制御や波束整形制御が可能であることを最適制御シミュレーションで数値的には明らかにできた。現在，制御機構を解析中である。
最適制御法と機械学習の融合を目指す課題に関しては，レーザー誘起の３次元分子整列制御に関する昨年度の成果を拡張した。任意の分子に対して制御ランドスケープ図を予測できる機械学習モデルの開発を目指し，そのための膨大な数の訓練データを作成した。また，様々な形状，オーダーの違う分子量・分極率を持った分子を同じ基準で評価するための無次元の指標を開発した。
強磁性体のコヒーレントなスピン反転制御に関しては，「反転できなかった」という既実験報告の拡張を目指した。最適制御法を単に適用するだけでは不十分であったため，まず，少数スピン系に対してデコヒーレンス抑制の機構解明を目指した。その結果，デコヒーレンスの度合いや，抑制の指標の定義に大きく結果が依存することが分かった。現在，得られた結果を整理・解析し成果として発表する準備を進めている。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本課題の遂行に需要なステップとして①非共鳴パルスを用いた場合，どのような量子制御が可能であるかを明らかにする，②最適制御法と機械学習の融合がある。2021年度までに基本的かつ重要な結果を導くとともに，成果をアメリカ物理学会（APS・API）誌に３報の論文として発表することができており，順調に研究を進めている。
一方，強磁性体のコヒーレントなスピン反転に関しては，単純に最適制御法を適用する「力技」のアプローチでは限界が見えた。一方，少数スピン系に対しては，モデル系の解析ではあるものの，系統的にデコヒーレンス抑制法を解明でき現在，投稿準備中である。この成果をもとに，再度，コヒーレントなスピン反転に挑む予定である。
機械学習に関しては様々な分子を同時に扱う必要から，機械学習モデルを十分には訓練できていない（機械学習モデルのパラメータの最適化がうまくいっていない）。このような状況ではあるが，試行錯誤の中から，解決に向けた方向性は見出している。「予測する分子の多様性に対して，訓練データの数が十分ではない」ことが問題の根底にあると暫定的に考えている。これを踏まえて，ランドスケープ図の値の離散化（予測すべき値の数を減らす）や予測する分子の範囲の制限などを進めている。すなわち，訓練データとバランスのとれた形で，いかに有用な分子情報が引き出せるかに問題設定することを試みている。この方向で課題が遂行できると展望し，研究を進めているところである。
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| Strategy for Future Research Activity |
2021年度までの成果から，非共鳴レーザーパルスを使うと位相緩和にとどまらず，様々な量子制御を高確率で実現できることが分かった。一方，最適制御シミュレーションで数値的に明らかにしてはいるものの，具体的な制御機構を明らかにするには至っていない。まず，この解析を進め，成果を学術誌に発表する。同時に，誘電体の集団モードの２次元モデルへの準備も進めており，現在，時間発展の準備評価は完了している。今後，最適化のコードに組み込むことで，目的の構造変化に最適な制御法を明らかにしていく計画である。
少数スピン系に対するマルコフタイプのデコヒーレンス抑制法に関しては，結果がまとまりつつあるので（投稿準備中），非マルコフマスター方程式に拡張予定である。現象論的な「インコヒーレント熱励起パルス」単独での最適制御も準備評価が済んでおり，コヒーレント・インコヒーレントな励起源を組み合わせたハイブリッドのコンセプトで，レーザー誘起の磁化反転制御を明らかにする計画である。
スピン系のデコヒーレンス抑制に指針がついたので，スピン量子ビットを使った量子位相推定アルゴリズムの実装シミュレーションも予定している。これは，量子計算機の現状を踏まえたNISQ（noisy intermediate-scale quantum）に対して答えることを目的にしている。窒素空孔の電子・核スピンを考え，ノイズに耐性のある量子計算の解明を目指す。
機械学習に関しては，レーザー誘起の３次元分子整列制御を例に，訓練データと予測目標のバランスのとり方を試行し続ける予定である。機械学習はブラックボックス的なところがあり，ノウハウを蓄積していけば解決できると考えている。もし，任意の分子に適用できれば，レーザー誘起の分子整列法を予測する機械学習モデルのプロトタイプを構築することになり学術的な意義は大きいと考えている。
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| Causes of Carryover |
コロナ感染症により，学会が延期やオンライン形式になったため旅費としての使用がなかった。2022年度は計画最終年に当たるので，成果を国内外の学会で発表する予定である。そのための旅費として使用する計画である。
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