論文の概要: Bridging the reality gap in quantum devices with physics-aware machine
learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.11285v1
- Date: Mon, 22 Nov 2021 15:45:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-23 17:17:56.357585
- Title: Bridging the reality gap in quantum devices with physics-aware machine
learning
- Title（参考訳）: 物理を意識した機械学習による量子デバイスにおける現実のギャップを埋める
- Authors: D.L. Craig, H. Moon, F. Fedele, D.T. Lennon, B. Van Straaten, F.
Vigneau, L.C. Camenzind, D.M. Zumb\"uhl, G.A.D. Briggs, M.A. Osborne, D.
Sejdinovic, and N. Ares
- Abstract要約: 物質欠陥の予測不可能な分布によって引き起こされる障害は、現実のギャップに対する主要な貢献の1つである。
物理モデル,ディープラーニング,ガウス確率場,ベイズ推論を組み合わせたアプローチを用いて,このギャップを橋渡しする。
このアプローチにより、電子輸送データからナノスケール電子デバイスの障害電位を推定できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The discrepancies between reality and simulation impede the optimisation and
scalability of solid-state quantum devices. Disorder induced by the
unpredictable distribution of material defects is one of the major
contributions to the reality gap. We bridge this gap using physics-aware
machine learning, in particular, using an approach combining a physical model,
deep learning, Gaussian random field, and Bayesian inference. This approach has
enabled us to infer the disorder potential of a nanoscale electronic device
from electron transport data. This inference is validated by verifying the
algorithm's predictions about the gate voltage values required for a
laterally-defined quantum dot device in AlGaAs/GaAs to produce current features
corresponding to a double quantum dot regime.
- Abstract（参考訳）: 現実とシミュレーションの相違は、固体量子デバイスの最適化とスケーラビリティを妨げた。
物質欠陥の予測不可能な分布によって引き起こされる障害は、現実のギャップに大きく寄与する。
特に物理モデル,ディープラーニング,ガウス確率場,ベイズ推論を組み合わせたアプローチを用いて,このギャップを埋める。
このアプローチにより、電子輸送データからナノスケールの電子機器の障害ポテンシャルを推定することができる。
この推測は、AlGaAs/GaAsの側方で定義された量子ドットデバイスに必要なゲート電圧値に関するアルゴリズムの予測を検証することで検証され、二重量子ドット状態に対応する電流特性が生成される。
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