一种机器学习增强的量子真空压缩光源系统及方法

本发明公开了一种机器学习增强的量子真空压缩光源系统，包括相干光源、声光调制器、单模光纤、格兰激光棱镜、第一偏振分束器、第一聚焦透镜、铷原子气室、亥姆霍线圈、磁屏蔽、第二聚焦透镜、四分之一波片、第一半波片、第二偏振分束器、第一反射镜、压电陶瓷、电光强度调制器、第三偏振分束器、第一光电探测器、数字运算锁定模块、第二半波片、第四偏振分束器、第二光电探测器、第三光电探测器、频谱分析仪、计算机、信号发生器、温度控制器。本发明通过使用人工智能中的神经网络技术来对量子真空压缩光系统的性能进行优化，通过动态实时多参数调节，使得系统的压缩度和长期稳定性得到进一步提升，帮助量子光源降低光场噪声。