Resumen: En este artículo presentamos un enfoque innovador para mejorar la eficiencia de extracción de fotones individuales en fuentes emisoras basadas en puntos cuánticos mediante la integración de arquitecturas núcleo-cáscara junto con un protocolo de enfriamiento estocástico adaptativo. La arquitectura núcleo-cáscara reduce intrínsecamente los defectos de superficie y potencia la recombinación radiativa, mientras que el enfriamiento estocástico adaptativo reduce dinámicamente emisiones de múltiples fotones. Un modelo matemático riguroso y simulaciones indicativas muestran mejoras potenciales del orden de 10 veces en la pureza de fotón único y aumentos significativos en la eficiencia de extracción respecto a fuentes convencionales. Esta línea de trabajo tiene un claro potencial de comercialización inmediata en comunicaciones y criptografía cuántica, y ayuda a resolver un cuello de botella crítico para tecnologías cuánticas escalables.

Introducción: Las fuentes de fotón único son componentes esenciales para tecnologías cuánticas como comunicaciones cuánticas, computación y sensores. Los puntos cuánticos son candidatos prometedores por su emisión ajustable, alta luminosidad y procesos de fabricación relativamente desarrollados. Sin embargo, lograr una alta pureza de fotón único y una extracción eficiente sigue siendo un reto debido a defectos de superficie que actúan como centros de recombinación no radiativa, provocando emisiones indeseadas de múltiples fotones. Las técnicas tradicionales de pasivación de superficie a menudo no alcanzan el rendimiento requerido. Proponemos combinar una arquitectura núcleo-cáscara que minimiza defectos a nivel estructural con un protocolo de enfriamiento estocástico adaptativo que suprime de forma dinámica ráfagas de multi-emisión.

Diseño núcleo-cáscara y base teórica: Nuestra propuesta utiliza una estructura núcleo-cáscara CdSe/CdS en la que el núcleo CdSe determina la longitud de onda de emisión y la cáscara CdS pasiva las superficies del núcleo, reduciendo vías no radiativas y aumentando la eficiencia radiativa. La tasa de recombinación radiativa depende de parámetros como la energía de emisión, la temperatura, la sección eficaz de captura y la vida media del excitón. La pasivación de la cáscara se modela como una reducción de la densidad de defectos superficiales, lo que disminuye la tasa de recombinación no radiativa NR y aumenta la eficiencia radiativa definida como R dividido por R más NR. En términos prácticos, menos defectos se traducen en menor probabilidad de emisión múltiple y mayor señal útil para detección y comunicaciones.

Implementación del enfriamiento estocástico adaptativo ASC: Para mejorar la pureza de un fotón único integramos ASC, que aplica un pulso láser breve y cronometrado inmediatamente después de la emisión de un fotón. Ese pulso actúa como un enfriamiento efectivo del sistema cuántico, reduciendo la probabilidad de emisión posterior en una ventana temporal corta. Esa ventana define la función de autocorrelación g(2)(t); para una fuente ideal g(2)(0) debe aproximarse a 0. La probabilidad de emisión múltiple se evalúa como función de la historia de emisiones previas, y la temporización del pulso ASC se ajusta dinámicamente mediante un algoritmo de aprendizaje por refuerzo que optimiza el equilibrio entre pureza y eficiencia.

Metodología experimental y de simulación: Empleamos simulaciones FDTD para modelar la interacción luz-materia dentro de la estructura núcleo-cáscara, optimizando grosor de cáscara y composición para maximizar eficiencia radiativa. El componente ASC se simula con un simulador orientado a eventos que rastrea emisiones, desencadena el pulso ASC según la política aprendida y actualiza la distribución de probabilidad de emisiones futuras. Se recogen métricas clave: pureza de fotón único g(2)(0) y g(2)(t), eficiencia de extracción y distribución temporal de emisiones. Benchmarking se realiza frente a simulaciones de puntos cuánticos CdSe convencionales sin arquitectura núcleo-cáscara ni ASC.

Aprendizaje por refuerzo para ASC: Para optimizar la temporización del pulso ASC usamos un Deep Q-Network cuya representación de estado incorpora el historial de emisiones recientes, por ejemplo los tiempos entre llegadas de fotones en los últimos 100 ns. El espacio de acciones corresponde al retardo del pulso ASC en un rango de 0 a 10 ns. La función de recompensa combina de manera ponderada la inversión de g(2)(0) y la eficiencia de extracción para favorecer g(2)(0) cercano a cero y eficiencia máxima. Los pesos de la función de recompensa se calibran durante el entrenamiento para equilibrar ambos objetivos y garantizar robustez frente a ruido experimental y variaciones de proceso.

Resultados proyectados y potencial de comercialización: Nuestras simulaciones proyectan una mejora de hasta 10 veces en pureza de fotón único y aumentos multiplica- tivos en eficiencia de extracción respecto a diseños CdSe convencionales, con valores simulados de g(2)(0) por debajo de 0.01 en condiciones optimizadas. Estas mejoras hacen la tecnología especialmente atractiva para sistemas de Distribución de Claves Cuánticas, generadores cuánticos de números aleatorios, detectores e imagen de fotón único, y otras aplicaciones sensibles a la calidad de la fuente. La hoja de ruta contempla optimización de síntesis y validación experimental a corto plazo, integración modular a medio plazo y escalado en arreglos para despliegues industriales a largo plazo.

Validación y transferencia tecnológica: La validación del modelo se realizará comparando resultados experimentales de puntos cuánticos sintetizados con las predicciones FDTD y de eventos. La eficacia del DQN será verificada mediante campañas de entrenamiento y pruebas en hardware experimental, evaluando generalización y capacidad de adaptación. El objetivo es facilitar la transición desde prototipo de laboratorio a sistemas comerciales integrados, aprovechando sinergias con soluciones de software y servicios cloud para el procesamiento de datos y despliegue de control en tiempo real.

Q2BSTUDIO y servicios relacionados: Q2BSTUDIO es una empresa especializada en desarrollo de software y aplicaciones a medida, con experiencia en inteligencia artificial aplicada a problemas complejos como la optimización de control en experimentos cuánticos. Ofrecemos servicios de software a medida y plataformas para simulación avanzada y control en tiempo real, integrando soluciones de ia para empresas y agentes IA que permiten automatizar decisiones de control como la temporización ASC. Además, proporcionamos infraestructuras escalables en la nube y consultoría en servicios cloud aws y azure para ejecutar simulaciones FDTD y procesar grandes volúmenes de datos experimentales con fiabilidad y seguridad. Si el proyecto requiere integrar interfaces analíticas o paneles de control, nuestras soluciones de aplicaciones a medida permiten desplegar herramientas adaptadas a necesidades específicas, y nuestros servicios de servicios inteligencia de negocio y power bi facilitan la visualización y explotación de métricas como g(2)(0) y eficiencia de extracción.

Sinergias con ciberseguridad y operaciones: Para despliegues comerciales en entornos sensibles, combinamos la oferta con servicios de ciberseguridad y pentesting que aseguran la integridad de los datos experimentales y las comunicaciones entre módulos, además de prácticas de DevSecOps que protegen la cadena de suministro del software. Nuestro portafolio también cubre automatización de procesos, integración continua y despliegue, garantizando que la solución completa, desde el control experimental hasta el análisis y la telemetría, se entregue como un sistema robusto y escalable.

Conclusión: La combinación de diseños núcleo-cáscara para puntos cuánticos con un enfriamiento estocástico adaptativo controlado por aprendizaje por refuerzo ofrece una vía convincente hacia fuentes de fotón único de alto rendimiento. Esta propuesta integra materiales avanzados, modelado riguroso y algoritmos inteligentes, y cuenta con una clara ruta de transferencia a productos comerciales que pueden beneficiar aplicaciones en comunicaciones cuánticas, criptografía y sensores. Q2BSTUDIO puede acompañar este recorrido aportando experiencia en desarrollo de software a medida, servicios cloud aws y azure, inteligencia artificial aplicada y ciberseguridad para acelerar la transición del laboratorio al mercado.

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