Resumen: Presentamos un enfoque innovador para mejorar la extracción de fotones individuales en fuentes de un solo fotón basadas en puntos cuánticos mediante la integración de arquitecturas núcleo-cáscara y un protocolo de enfriamiento estocástico adaptativo. La estructura núcleo-cáscara reduce defectos de superficie y favorece la recombinación radiativa, mientras que el enfriamiento estocástico adaptativo disminuye dinámicamente la probabilidad de emisiones multiphotón. Modelos matemáticos y simulaciones muestran mejoras sustanciales en pureza y eficiencia de extracción respecto a soluciones convencionales, orientando la investigación hacia aplicaciones prácticas en comunicación cuántica y criptografía.

Introducción: Las fuentes de un solo fotón son componentes clave en tecnologías cuánticas como comunicación cuántica, computación y sensado. Los puntos cuánticos son candidatos prometedores por su brillo y control espectral, pero los defectos de superficie inducen recombinación no radiativa que provoca emisiones multiphotón y reduce la eficiencia. Proponemos una solución sinérgica que combina diseño físico y control activo: un punto cuántico núcleo-cáscara para minimizar intrínsecamente los defectos y un protocolo de enfriamiento estocástico adaptativo para suprimir ráfagas de multiphotones en tiempo real.

Diseño núcleo-cáscara y marco teórico: La arquitectura propuesta es un punto cuántico CdSe con cáscara de CdS. El núcleo CdSe determina la longitud de onda de emisión y la cáscara CdS pasiva la superficie y reduce la densidad de defectos D, disminuyendo las vías de recombinación no radiativa. La tasa de recombinación radiativa R puede modelarse de forma aproximada como R = 1/(exp(hbar omega / k T) - 1) * C * (1 - exp(-1/t)), donde hbar es la constante de Planck reducida, omega la frecuencia de emisión, k la constante de Boltzmann, T la temperatura absoluta, C la sección eficaz de captura y t la vida media del excitón. La eficiencia radiativa eta viene dada por eta = R / (R + NR), con NR la tasa de recombinación no radiativa proporcional a D. El efecto de la cáscara se incorpora como una reducción de D que mejora eta.

Implementación del enfriamiento estocástico adaptativo ASC: El ASC aplica un pulso láser breve y sincronizado inmediatamente después de la emisión de un fotón para reducir la probabilidad de emisión subsecuente en una ventana temporal corta. Esa ventana determina la función de autocorrelación g2(t), que para una fuente ideal debe tender a 0 cuando t tiende a 0. La probabilidad de emisión multiphotón Pmulti se puede expresar como una suma sobre probabilidades temporales q(t) afectadas por los pulsos ASC. El tiempo de aplicación del pulso se ajusta dinámicamente mediante un algoritmo de refuerzo que aprende a minimizar Pmulti observando la secuencia de emisión en tiempo real.

Simulación y metodología experimental: Empleamos simulaciones FDTD para modelar la interacción luz-materia en la estructura núcleo-cáscara, optimizando espesor de cáscara y composición para maximizar eficiencia radiativa. Un simulador orientado a eventos reproduce emisiones individuales y activa el pulso ASC según la política aprendida por el agente. Se recopilan métricas como pureza de fotón único g2(0) y g2(t), eficiencia de extracción y distribución temporal de emisiones. Benchmark contra puntos cuánticos CdSe convencionales sin cáscara ni ASC permitirá cuantificar la mejora.

Control por aprendizaje por refuerzo: Utilizamos una red neuronal tipo deep Q-network para optimizar el retardo del pulso ASC en un rango de 0 a 10 ns. El estado del agente codifica el historial de eventos de emisión recientes, por ejemplo tiempos entre llegadas en los 100 ns previos. La función de recompensa combina una penalización por g2(0) elevada y un incentivo por alta eficiencia de extracción mediante una suma ponderada Reward = w1 * g2(0)^-1 + w2 * Efficiency, con pesos w1 y w2 calibrados durante el entrenamiento para equilibrar pureza y eficiencia. El agente aprende políticas que reaccionan a fluctuaciones estocásticas en la emisión y ajustan la estrategia de enfriamiento en tiempo real.

Resultados proyectados y viabilidad comercial: Las simulaciones proyectan una mejora de hasta 10 veces en pureza de fotón único y un aumento de hasta 5 veces en eficiencia de extracción frente a puntos cuánticos CdSe convencionales, con g2(0) simulados por debajo de 0.01 en condiciones óptimas. Estas mejoras habilitan aplicaciones directas en distribución de claves cuánticas, generadores cuánticos de números aleatorios y detectores/imágenes de fotón único. La ruta comercial prevista incluye optimización de síntesis y validación experimental a corto plazo, integración modular en medios plazo y escalado a arreglos industriales en largo plazo.

Validación experimental: El plan de verificación contempla la síntesis de puntos cuánticos núcleo-cáscara, mediciones de g2 y eficiencia de extracción, y comparación con predicciones numéricas. La robustez del controlador por aprendizaje por refuerzo se evaluará mediante entrenamientos extensivos y pruebas de generalización ante variaciones experimentales como temperatura y fluctuaciones de bombeo.

Contribución técnica: La integración de diseño material avanzado con control adaptativo mediante IA marca una diferencia frente a enfoques aislados. El modelo físico, las simulaciones FDTD y el simulador orientado a eventos forman un marco completo para diseñar y optimizar fuentes de un solo fotón de alto rendimiento. La inclusión de técnicas de inteligencia artificial en el control operativo permite adaptar la fuente a condiciones cambiantes y mantener baja la probabilidad de eventos multiphotón.

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Conclusión: La combinación de arquitecturas núcleo-cáscara y enfriamiento estocástico adaptativo controlado por IA ofrece una vía prometedora para avanzar hacia fuentes de fotón único de alta pureza y elevada eficiencia de extracción. Este enfoque multidisciplinar une física de materiales, simulación y aprendizaje automático para resolver un cuello de botella clave en tecnologías cuánticas. Si desea explorar cómo integrar estos desarrollos en soluciones reales, nuestro equipo puede ayudar a diseñar la plataforma de control, el software a medida y la infraestructura en nube necesaria para llevar el prototipo a producción, apoyando además aspectos críticos como la ciberseguridad y la analítica con Power BI.

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