Los microscopios actuales de súper resolución o la tecnología de escaneo láser de microarrays son conocidos por su alta sensibilidad y muy buenas resoluciones.
Sin embargo, implementan alta potencia de luz para estudiar muestras, muestras que pueden ser sensibles a la luz y, por lo tanto, dañarse o perturbarse cuando se iluminan con estos dispositivos.
Las técnicas de imagen que emplean luz cuántica son cada vez más importantes hoy en día, ya que sus capacidades en términos de resolución y sensibilidad pueden superar las limitaciones clásicas y, además, no dañan la muestra.
Esto es posible porque la luz cuántica se emite en fotones individuales y utiliza la propiedad del entrelazamiento para alcanzar regímenes de intensidad de luz más bajos.
Ahora, a pesar de que el uso de la luz cuántica y los detectores cuánticos ha experimentado un desarrollo constante en los últimos años, todavía hay algunos inconvenientes que deben resolverse.
Los detectores cuánticos son sensibles al ruido clásico, ruido que puede llegar a ser tan significativo que puede reducir o incluso cancelar cualquier tipo de ventaja cuántica sobre las imágenes obtenidas.
Así, lanzado hace un año, el proyecto europeo Q-MIC ha reunido a un equipo internacional de investigadores con diferentes conocimientos que se han unido para desarrollar e implementar tecnologías de imágenes cuánticas para crear un microscopio cuántico mejorado que podrá ir más allá de las capacidades actuales.
En un estudio publicado recientemente en Sciences Advances, los investigadores Hugo Defienne y Daniele Faccio de la Universidad de Glasgow y socios del proyecto Q-MIC, han informado sobre una nueva técnica que utiliza la destilación de imágenes para extraer información cuántica de una fuente iluminada que contiene ambos Información cuántica y clásica.
En su experimento, los investigadores crearon una imagen final combinada de un gato “muerto” y “vivo” utilizando dos fuentes.
Utilizaron una fuente cuántica activada por un láser para crear pares de fotones entrelazados, que iluminaban un cristal y pasaban a través de un filtro para producir una imagen infrarroja (800 nm) de un “gato muerto”, o lo que ellos llaman el “gato cuántico”.
Paralelamente, utilizaron una fuente clásica con un LED para producir la imagen de un “gato vivo”.
Luego, con una configuración óptica, superpusieron ambas imágenes y lo enviaron a una cámara CCD especial conocida como dispositivo acoplado a carga multiplicada por electrones (EMCCD).
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Pero, mientras que los fotones que provienen de la fuente clásica coherente (la luz LED) no están correlacionados, los fotones que provienen de la fuente cuántica (pares de fotones) están correlacionados en su posición.
Mediante el uso de un algoritmo, pudieron usar estas correlaciones de fotones en posición para aislar la imagen condicional donde dos fotones llegan a los pixeles vecinos de la cámara y recuperan la imagen “iluminada cuánticamente” sola.
En consecuencia, la imagen clásica de “gato vivo” también se recuperó después de restar la imagen cuántica de la imagen de intensidad total directa.
Otro problema sorprendente de este método es que los investigadores también pudieron extraer información cuántica confiable incluso cuando la iluminación clásica era diez veces mayor.
Mostraron que incluso cuando la alta iluminación clásica disminuía la calidad de la imagen, aún podían obtener una imagen nítida de la forma de la imagen cuántica.
Esta técnica abre una nueva vía para imágenes cuánticas y microscopios cuánticos mejorados que tienen como objetivo observar muestras ultrasensibles.
Además, los resultados de este estudio muestran que esta técnica podría ser de suma importancia para las comunicaciones cuánticas.
La capacidad de mezclar y extraer información específica transportada por la luz cuántica y clásica podría usarse para técnicas de cifrado e información de codificación.
En particular, podría usarse para ocultar o encriptar información dentro de una señal cuando se usan detectores convencionales.
Como comenta el profesor Daniele Faccio:
“Este enfoque trae un cambio en la forma en que podemos codificar y luego decodificar información en imágenes, que esperamos encuentren aplicaciones en áreas que van desde microscopía hasta LIDAR encubierto”.
Fuente: Noticias de la Ciencia
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