丁冬生，男，1987年2月出生於安徽，博士。中國科學技術大學教授、博士生導師。2010年7月於安徽師範大學獲學士學位；2015年博士畢業於中國科學技術大學；2015年-2018年中國科學技術大學副研究員；2018年聘為中國科學技術大學教授。2017年獲得國家基金委優青，同年，獲得科技部重點研發計畫的青年項目資助。
2015年獲得中科院院長特別獎；2016年獲得中科院優秀博士學位論文獎；2018年獲得國際大會Light Conference“光學未來之星”獎；2019年獲得中國光學學會光學科技獎一等獎。
以第一作者或者通信作者在國際頂尖期刊Nat. Phys (1篇), Nat. Photon（1篇），Science Advance（1篇），Nat. Commun（3篇），Physical Review X（1篇），Physical Review Letters（3篇），Light Science and Applications（1篇）上發表多篇文章；以及在 Physical Review A，Optics Express，Optics Letters，Applied Physics Letters 等著名雜誌上發表文章多篇。撰寫的英文專著入選Springer Theses叢書。多項創新性成果被MIT的TechnologyReview，Physics.org，APS physics等知名網站多次報導.
基本介紹
- 中文名：丁冬生
- 國籍：中國
- 民族：漢族
- 出生地：安徽
- 出生日期：1987年2月
- 畢業院校：中國科學技術大學
- 學位/學歷：博士
- 職業：教師
- 專業方向：量子物理
- 職務：中國科學技術大學博士生導師
- 主要成就：國家優青，國家重點研發計畫青年首席科學家
- 任職院校：中國科學技術大學
- 職稱：中國科學技術大學教授
人物經歷,研究方向,科研成果,
人物經歷
2014年9月-2015年7月，中國科學技術大學 助理研究員
2015年8月-2018年3月，中國科學技術大學 副研究員
2018年4月，中國科學技術大學 教授
研究方向
1、基於冷原子系綜的量子存儲和量子通信
遠距離量子通信的實現和量子網路的構成必須藉助於量子中繼器，而量子存儲單元是構成量子中繼器的核心，實現光子攜帶信息在存儲單元中的存儲與釋放是實現中繼功能的關鍵。因而能否實現實用化的量子存儲器是構建基於中繼器的遠距離量子通信系統和量子網路的關鍵,而且是量子信息領域中一個急待解決的問題。
2、基於里德堡原子的量子計算與量子模擬
量子計算機是一類遵循量子力學規律，進行數學運算、處理信息的物理裝置。在實驗室構建一個模型，用以解決一個別人都知道但是難以解決的問題，可以實現量子模擬。可以用來做量子計算的物理系統主要有：超導、半導體、離子阱、里德堡原子、中性原子、線性光學等等。目前，擴展到較多物理比特已經成為當下量子計算的難點，系統自身的問題給科學研究增加了很大的阻礙，比如多比特擴展、單比特定址和操控帶來更多的困難，因此將會額外增加量子計算的成本與難度。
3、基於里德堡原子的量子感測
射頻感測技術在數據通信、遙感探測等方面有著重要的套用前景，因此受到國際學術界、產業界和各國政府極大的重視和關注，美、歐等都將量子感測技術作為一個重要的研究領域。此外，包括國內外的多家大型商業公司已開始在量子信息領域投入巨資，用於量子領域等技術的研究和相關技術產業化的推進。原子無線感測利用里德堡原子大電偶極矩對外場的回響實現對射頻場的精密測量，它具有超越傳統無線感測的優勢。
用於探測紅外波段的紅外敏感探測器價格昂貴，探測效率低。而紅外探測又在生物探測，夜視，化學成像等領域都具有很大的套用。圍繞解決紅外圖像探測器精度差、效率低的缺點，以及量子通信系統中存儲波長的光子很難實現遠距離傳輸等問題，利用原子的四波混頻效應可以實現單模光場和具有特殊空間結構的圖像的頻率變換，即可實現紅外波段的圖像轉換到可見波段。
科研成果
1、代表論文：
[1] Dong-Sheng Ding, Zhi-Yuan Zhou, Bao-Sen Shi & Guang-Can Guo. “Single-photon-level quantum image memory based on cold atomic ensembles”. Nat. Commun. 4. 2527 2013.
[2]Dong-Sheng Ding, Wei Zhang, Zhi-Yuan Zhou, Shuai Shi, Xi-Shi Wang,Yun-Kun Jiang, Bao-Sen Shi. and Guang-Can Guo. “Quantum Storage of Orbital Angular Momentum Entanglement in an Atomic Ensemble”. Physical Review Letters. 114, 050502 2015.
[3] Dong-Sheng Ding, Wei Zhang, Zhi-Yuan Zhou, Shuai Shi, Bao-Sen Shi, Guang-Can Guo. “Raman Quantum Memory of Photonic Polarized Entanglement.” Nature Photonics. 9, 332–338 2015.
[4] Dong-Sheng Ding, Wei Zhang, Shuai Shi, Zhi-Yuan Zhou, Yan Li, Bao-Sen Shi, and Guang-Can Guo, High-dimensional entanglement between distant atomic-ensemble memories, Light science & applications 5, e16157 2016.
[5] WeiZhang, Dong-Sheng Ding,Shuai Shi, Zhi-Yuan Zhou, Bao-Sen Shi, Guang-Can Guo, Experimental Realizationof Memory-Memory Entanglement in Multiple Degrees of Freedom, Nat. Commun. 7. 13514 (2016).
[6] Dong-Sheng Ding, Hannes Busche, Bao-Sen Shi, Guang-Can Guo, and Charles S. Adams, Phase Diagram and Self-Organizing Dynamics in a Thermal Ensemble of Strongly-Interacting Rydberg Atoms. Physical Review X. 10, 021023 2020. Highlights in PRX.
[7] Ming-Xin Dong, Ke-Yu Xia, Wei-Hang Zhang,Yi-Chen Yu, Ying-Hao Ye, En-Ze Li, Lei Zeng, Dong-Sheng Ding*, Bao-Sen Shi, Guang-Can Guo, Franco Nori.All-optical reversible single-photon isolation at room temperature. Science Advance. 7 : eabe8924 (2021)
[8] Zong-Kai Liu, Li-Hua Zhang, Bang Liu, Zheng-YuanZhang, Guang-Can Guo, Dong-Sheng Ding & Bao-Sen Shi. Deep learning enhanced Rydberg multifrequency microwaverecognition. Nat Commun. 13, 1997(2022)
[9] Dong-Sheng Ding, Zong-Kai Liu,Bao-Sen Shi, Guang-Can Guo, Klaus Mølmer, and Charles S. Adams, Enhancedmetrology at the critical point of a many-body Rydberg atomic system. Nature Physics. 18, 1447–1452(2022)
[10] Ying-Hao Ye, Lei Zeng, Ming-Xin Dong, Wei-HangZhang, En-Ze Li, Da-Chuang Li, Guang-Can Guo, Dong-Sheng Ding, and Bao-Sen Shi. Long-lived memory for orbitalangular momentum quantum states. Phys.Rev. Lett. 129, 193601 (2022)
2、發表專著：
Ding D S. Broad Bandwidth and High Dimensional Quantum Memory Based on Atomic Ensembles[M]. Springer, 2018.
丁冬生課題組利用人工智慧的方法，實現了基於里德堡原子多頻率微波的精密探測，相關成果日前發表於國際學術期刊《自然·通訊》。
丁冬生課題組利用里德堡原子體系，聚焦量子模擬和量子精密測量科學研究，取得了重要進展。在此次研究中，團隊基於室溫銣原子體系，利用里德堡原子作為微波天線及數據機，通過電磁誘導透明效應成功檢測了相位調製的多頻率微波場，進而將接收到的調製信號通過深度學習神經網路進行分析，實現了多頻微波信號的高保真解調，並進一步檢驗了實驗方案針對微波噪聲的高魯棒性。
研究結果表明，基於深度學習的里德堡微波接收器可允許一次直接解碼20路頻分復用信號，不需要多個帶通濾波器和其他複雜電路。該工作將原子感測與深度學習有機結合，提出並實現在不求解主方程的情況下有效探測多頻率微波電場的方案，且在硬體上沒有太高要求即可實現較高精度，為精密測量領域與神經網路交叉結合提供了重要參考，在通信、雷達探測等領域具有重要套用前景。
