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丁冬生

丁冬生

创始人

出生年月:1987 年 2 月

个人简介

博士生导师、中国科学技术大学教授、合肥国家实验室特聘研究员、合肥达芬奇量子科技有限公司创始人、国家基金委优秀青年科学基金获得者(2018 年)。主要从事基于里德堡原子的微波电场测量、基于里德堡原子的原子雷达、基于里德堡原子的量子模拟和量子计算、基于里德堡原子的巨型分子、基于冷原子系统的量子存储等实验研究。以第一作者或者通信作者在 Nature Physics,Nature Photonics,Science Advances, Nature Communications,Physical Review X,Physical Review Letters 等著名杂志上发表文章 100 多篇,被 Science、Nature 子刊、PRL 等广泛的引用。多项创新性成果入选 MIT Technology Review、Physics Org、Physics ViewPoint、Pro-physik.de、Nature Photonics 和 Nature Physics 的 Research Highlights 和 News&Views 的评论报道。

研究方向及学术业绩

研究方向

长期从事里德堡原子量子物理与精密测量研究。发展了基于空间复用射频芯片模块的超宽频里德伯接收技术以及深度学习增强的多频微波识别技术,实现了多体系统临界点增强传感与非平衡态时间晶体的探测与调控。

学术业绩

相关成果发表在 Nature/Science 子刊(12 篇)、Physical Review X(1 篇)、Physical Review Letters(7 篇)等高水平期刊上。获得安徽省自然科学一等奖,中国光学学会科学技术奖一等奖,中国光学学会饶毓泰基础光学奖等奖项。

科研项目

芯片集成式原子感知原理与方法

来源:国家自然科学基金委员会

编号:T2495253

经费:280 万元

周期:2025-01 至 2029-12

状态:在研

角色:主持

里德堡原子新奇非平衡物态研究

来源:科技部重点研发计划项目课题

编号:2022YFA1404002

经费:700 万元

周期:2022-12 至 2027-11

状态:在研

角色:主持

基于里德堡原子的量子精密测量

来源:安徽省科技厅重大专项

编号:202203a13010001

经费:200 万元

周期:2022-05 至 2025-04

状态:结项

角色:主持

基于里德堡原子的自组织量子模拟

来源:国家自然科学基金委员会联合基金(重点项目)

编号:U20A20218

经费:258 万元

周期:2021-01 至 2024-12

状态:结项

角色:主持

基于里德堡原子量子信息的实验研究

来源:科技部重点研发计划青年项目

编号:2017YFA0304800

经费:485 万元

周期:2017-07 至 2022-06

状态:结项

角色:主持

代表性论文

Dong-Sheng Ding*#, Zong-Kai Liu#, Bao-Sen Shi*, Guang-Can Guo*, Klaus Mølmer*, Charles S. Adams*. Enhanced metrology at the critical point of a many-body Rydberg atomic system. Nature Physics, 2022, 18, 1447-1452.
Dong-Sheng Ding*#, Hannes Busche, Bao-Sen Shi*, Guang-Can Guo*, Charles S. Adams*. Phase Diagram and Self-Organizing Dynamics in a Thermal Ensemble of Strongly Interacting Rydberg Atoms. Physical Review X, 2020, 10, 021023.
Dong-Sheng Ding*#, Zheng-Yang Bai#, Zong-Kai Liu#, Bao-Sen Shi*, Guang-Can Guo*, Wei-Bin Li*, C. Stuart Adams*. Ergodicity breaking from Rydberg clusters in a driven-dissipative many-body system. Science Advances, 2024, 10, eadl5893.
Zong-Kai Liu#, Li-Hua Zhang#, Bang Liu, Zheng-Yuan Zhang, Guang-Can Guo, Dong-Sheng Ding*, Bao-Sen Shi*. Deep learning enhanced Rydberg multifrequency microwave recognition. Nature Communications, 2022, 13, 1997.
Li-Hua Zhang#, Bang Liu, Zong-Kai Liu, Zheng-Yuan Zhang, Shi-Yao Shao, Qi-Feng Wang, Yu Ma, Tian-Yu Han, Guang-Can Guo, Dong-Sheng Ding*, Bao-Sen Shi. Ultra-wide dual-band Rydberg atomic receiver based on space division multiplexing radio-frequency chip modules. Chip, 2024, 3(2): 100089.