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Accès ouvert déclaré 2025 article

All‐Fiber Microsensor of Polarization at Single‐Photon Level Aided by Deep Learning

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Rattachement africain : cz. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Abstract Polarization of light carries vital information in numerous scientific disciplines, including biomedical imaging, optical diagnostics, and environmental sensing. However, accurate polarization measurements in constrained spaces, under low‐light conditions, and at high speeds remain a severe challenge. A compact, all‐fiber polarization sensor capable of single‐shot, real‐time operation with single‐photon sensitivity and long‐term stability is presented. The sensor leverages intermodal interference within a short segment of a few‐mode fiber, coupled to an array of single‐photon detectors. The recorded detections are processed by a neural network, enabling precise reconstruction of complete polarization information for fully and partially polarized states. This robust architecture allows for thousands of polarization state measurements per second while achieving exceptional accuracy with Stokes error below 0.01, and even lower at higher photon fluxes. This technology is demonstrated through diverse experimental scenarios, such as resolving structural details in biological tissues with a spatial resolution of 6 µm, characterizing rapid polarization transitions, and monitoring micro‐scale birefringence in living or moving specimens.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
All‐Fiber Microsensor of Polarization at Single‐Photon Level Aided by Deep Learning
Date Crossref
25/10/2025
Éditeur
Wiley
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Les institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Neural Networks and Reservoir ComputingRandom lasers and scattering mediaAdvanced Optical Sensing Technologies

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