Quantum Twist to Complementarity: A Duality Relation

Some recent works have introduced a quantum twist to the concept of complementarity, exemplified by a setup in which the which-way detector is in a superposition of being present and absent. It has been argued that such experiments allow measurement of particle-like and wave-like behavior at the same time. Here we derive an inequality which puts a bound on the visibility of interference and the amount of which-way information that one can obtain, in the context of such modified experiments. As the wave-aspect can only be revealed by an ensemble of detections, we argue that in such experiments, a single detection can contribute only to one subensemble, corresponding to either wave-aspect or particle aspect. This way, each detected particle behaves either as particle or as wave, never both, and Bohr's complementarity is fully respected.Comment: Final version, to appear as letter in Prog. Theor. Exp. Phy

Synaptic Learning for Neuromorphic Vision - Processing Address Events with Spiking Neural Networks

Das Gehirn übertrifft herkömmliche Computerarchitekturen in Bezug auf Energieeffizienz, Robustheit und Anpassungsfähigkeit. Diese Aspekte sind auch für neue Technologien wichtig. Es lohnt sich daher, zu untersuchen, welche biologischen Prozesse das Gehirn zu Berechnungen befähigen und wie sie in Silizium umgesetzt werden können. Um sich davon inspirieren zu lassen, wie das Gehirn Berechnungen durchführt, ist ein Paradigmenwechsel im Vergleich zu herkömmlichen Computerarchitekturen erforderlich. Tatsächlich besteht das Gehirn aus Nervenzellen, Neuronen genannt, die über Synapsen miteinander verbunden sind und selbstorganisierte Netzwerke bilden. Neuronen und Synapsen sind komplexe dynamische Systeme, die durch biochemische und elektrische Reaktionen gesteuert werden. Infolgedessen können sie ihre Berechnungen nur auf lokale Informationen stützen. Zusätzlich kommunizieren Neuronen untereinander mit kurzen elektrischen Impulsen, den so genannten Spikes, die sich über Synapsen bewegen. Computational Neuroscientists versuchen, diese Berechnungen mit spikenden neuronalen Netzen zu modellieren. Wenn sie auf dedizierter neuromorpher Hardware implementiert werden, können spikende neuronale Netze wie das Gehirn schnelle, energieeffiziente Berechnungen durchführen. Bis vor kurzem waren die Vorteile dieser Technologie aufgrund des Mangels an funktionellen Methoden zur Programmierung von spikenden neuronalen Netzen begrenzt. Lernen ist ein Paradigma für die Programmierung von spikenden neuronalen Netzen, bei dem sich Neuronen selbst zu funktionalen Netzen organisieren. Wie im Gehirn basiert das Lernen in neuromorpher Hardware auf synaptischer Plastizität. Synaptische Plastizitätsregeln charakterisieren Gewichtsaktualisierungen im Hinblick auf Informationen, die lokal an der Synapse anliegen. Das Lernen geschieht also kontinuierlich und online, während sensorischer Input in das Netzwerk gestreamt wird. Herkömmliche tiefe neuronale Netze werden üblicherweise durch Gradientenabstieg trainiert. Die durch die biologische Lerndynamik auferlegten Einschränkungen verhindern jedoch die Verwendung der konventionellen Backpropagation zur Berechnung der Gradienten. Beispielsweise behindern kontinuierliche Aktualisierungen den synchronen Wechsel zwischen Vorwärts- und Rückwärtsphasen. Darüber hinaus verhindern Gedächtnisbeschränkungen, dass die Geschichte der neuronalen Aktivität im Neuron gespeichert wird, so dass Verfahren wie Backpropagation-Through-Time nicht möglich sind. Neuartige Lösungen für diese Probleme wurden von Computational Neuroscientists innerhalb des Zeitrahmens dieser Arbeit vorgeschlagen. In dieser Arbeit werden spikende neuronaler Netzwerke entwickelt, um Aufgaben der visuomotorischen Neurorobotik zu lösen. In der Tat entwickelten sich biologische neuronale Netze ursprünglich zur Steuerung des Körpers. Die Robotik stellt also den künstlichen Körper für das künstliche Gehirn zur Verfügung. Auf der einen Seite trägt diese Arbeit zu den gegenwärtigen Bemühungen um das Verständnis des Gehirns bei, indem sie schwierige Closed-Loop-Benchmarks liefert, ähnlich dem, was dem biologischen Gehirn widerfährt. Auf der anderen Seite werden neue Wege zur Lösung traditioneller Robotik Probleme vorgestellt, die auf vom Gehirn inspirierten Paradigmen basieren. Die Forschung wird in zwei Schritten durchgeführt. Zunächst werden vielversprechende synaptische Plastizitätsregeln identifiziert und mit ereignisbasierten Vision-Benchmarks aus der realen Welt verglichen. Zweitens werden neuartige Methoden zur Abbildung visueller Repräsentationen auf motorische Befehle vorgestellt. Neuromorphe visuelle Sensoren stellen einen wichtigen Schritt auf dem Weg zu hirninspirierten Paradigmen dar. Im Gegensatz zu herkömmlichen Kameras senden diese Sensoren Adressereignisse aus, die lokalen Änderungen der Lichtintensität entsprechen. Das ereignisbasierte Paradigma ermöglicht eine energieeffiziente und schnelle Bildverarbeitung, erfordert aber die Ableitung neuer asynchroner Algorithmen. Spikende neuronale Netze stellen eine Untergruppe von asynchronen Algorithmen dar, die vom Gehirn inspiriert und für neuromorphe Hardwaretechnologie geeignet sind. In enger Zusammenarbeit mit Computational Neuroscientists werden erfolgreiche Methoden zum Erlernen räumlich-zeitlicher Abstraktionen aus der Adressereignisdarstellung berichtet. Es wird gezeigt, dass Top-Down-Regeln der synaptischen Plastizität, die zur Optimierung einer objektiven Funktion abgeleitet wurden, die Bottom-Up-Regeln übertreffen, die allein auf Beobachtungen im Gehirn basieren. Mit dieser Einsicht wird eine neue synaptische Plastizitätsregel namens "Deep Continuous Local Learning" eingeführt, die derzeit den neuesten Stand der Technik bei ereignisbasierten Vision-Benchmarks erreicht. Diese Regel wurde während eines Aufenthalts an der Universität von Kalifornien, Irvine, gemeinsam abgeleitet, implementiert und evaluiert. Im zweiten Teil dieser Arbeit wird der visuomotorische Kreis geschlossen, indem die gelernten visuellen Repräsentationen auf motorische Befehle abgebildet werden. Drei Ansätze werden diskutiert, um ein visuomotorisches Mapping zu erhalten: manuelle Kopplung, Belohnungs-Kopplung und Minimierung des Vorhersagefehlers. Es wird gezeigt, wie diese Ansätze, welche als synaptische Plastizitätsregeln implementiert sind, verwendet werden können, um einfache Strategien und Bewegungen zu lernen. Diese Arbeit ebnet den Weg zur Integration von hirninspirierten Berechnungsparadigmen in das Gebiet der Robotik. Es wird sogar prognostiziert, dass Fortschritte in den neuromorphen Technologien und bei den Plastizitätsregeln die Entwicklung von Hochleistungs-Lernrobotern mit geringem Energieverbrauch ermöglicht

Simultaneous state initialization and gyroscope bias calibration in visual inertial aided navigation

State of the art approaches for visual-inertial sensor fusion use filter-based or optimization-based algorithms. Due to the nonlinearity of the system, a poor initialization can have a dramatic impact on the performance of these estimation methods. Recently, a closed-form solution providing such an initialization was derived in [1]. That solution determines the velocity (angular and linear) of a monocular camera in metric units by only using inertial measurements and image features acquired in a short time interval. In this letter, we study the impact of noisy sensors on the performance of this closed-form solution. We show that the gyroscope bias, not accounted for in [1], significantly affects the performance of the method. Therefore, we introduce a new method to automatically estimate this bias. Compared to the original method, the new approach now models the gyroscope bias and is robust to it. The performance of the proposed approach is successfully demonstrated on real data from a quadrotor MAV

Integrated Diamond Optics for Single Photon Detection

Optical detection of single defect centers in the solid state is a key element of novel quantum technologies. This includes the generation of single photons and quantum information processing. Unfortunately the brightness of such atomic emitters is limited. Therefore we experimentally demonstrate a novel and simple approach that uses off-the-shelf optical elements. The key component is a solid immersion lens made of diamond, the host material for single color centers. We improve the excitation and detection of single emitters by one order of magnitude, as predicted by theory.Comment: 10 pages, 3 figure

Could the reproductive system explain the stability and long-term persistence in a natural hybrid zone of Petunia (Solanaceae)?

The long-term success of populations is dependent on individual reproductive success, and in general, increased population size and genetic diversity contribute to population maintenance, reducing the risk of local extinction. Interspecific hybridization has consequences that can vary according to the hybrids' fate, which can be strongly influenced by the reproductive capacity of hybrids and canonical individuals from the contact zone. We examined the reproductive biology and morphology of two closely related Petunia (Solanaceae) species and their interspecific hybrids from Serra do Sudeste, Southern Brazil, and we measured their reproductive success under controlled conditions based on seed production and germination from five pollination treatments. We found differences in self-compatibility degree among individuals, lineages, and pollination treatments based on high total seed production (> 204,000 seeds) and germination (630 seedlings evaluated). No correlation was observed between corolla colour and reproductive success or between floral morphological traits and compatibility. High self-compatibility and inter-lineage compatibility can explain the hybrid populations' maintenance and origin, favouring the two analysed species' introgression

Climate and transportation policy sequencing in California and Quebec

We compare flexible low-carbon regulations in the transportation sector and their interaction and sequencing with greenhouse gas emissions trading systems in California and Quebec. As momentum builds for greater climate action, it is necessary to better understand how carbon markets and other low-carbon transportation policies influence one another. First, we demonstrate that emissions trading between California and Quebec has been asymmetric, with linking having little influence on carbon prices from California\u27s perspective but leading to a considerable cost reduction from the point of view of Quebec. Second, we present evidence that Quebec has replicated many of California\u27s low-carbon transportation policies that promote increased electric vehicle use, where Quebec has an advantage, while deferring to the Canadian federal government with regard to policies that incentivize the production of other low-carbon transportation fuels. Third, we demonstrate that while the stringency of the policy mix of carbon pricing and flexible transportation regulations has increased over time in both jurisdictions, the stringency of flexible regulations has been more aggressively ratcheted up and is expected to continue to dominate. Overall, our findings suggest that the policy sequence observed in California and Quebec can be attributed to the political economy benefits that the selected instruments confer to governments seeking to move from the middle towards the bottom of the clean technology experience curve. We discuss a number of important research questions and associated hypotheses emanating from our findings, which provide the basis for more in-depth studies involving a larger universe of cases and economic sectors