Fugu-MT 論文翻訳(概要): Identifying Pauli spin blockade using deep learning

論文の概要: Identifying Pauli spin blockade using deep learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.00574v1
Date: Tue, 1 Feb 2022 17:20:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-02-02 16:01:21.948528
Title: Identifying Pauli spin blockade using deep learning
Title（参考訳）: 深層学習によるパウリスピン遮断の同定
Authors: Jonas Schuff, Dominic T. Lennon, Simon Geyer, David L. Craig, Federico Fedele, Florian Vigneau, Leon C. Camenzind, Andreas V. Kuhlmann, G. Andrew D. Briggs, Dominik M. Zumb\"uhl, Dino Sejdinovic, Natalia Ares
Abstract要約: パウリスピン遮断(英語版) (PSB) はスピン量子ビットの初期化と読み出しのための優れた資源として用いられる。電荷輸送測定を用いてPSBを自動的に識別できる機械学習アルゴリズムを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.39501917541598
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Pauli spin blockade (PSB) can be employed as a great resource for spin qubit initialisation and readout even at elevated temperatures but it can be difficult to identify. We present a machine learning algorithm capable of automatically identifying PSB using charge transport measurements. The scarcity of PSB data is circumvented by training the algorithm with simulated data and by using cross-device validation. We demonstrate our approach on a silicon field-effect transistor device and report an accuracy of 96% on different test devices, giving evidence that the approach is robust to device variability. The approach is expected to be employable across all types of quantum dot devices.
Abstract（参考訳）: パウリスピンブロック(psb)は、高温でもスピン量子ビットの初期化と読み出しのための優れた資源として利用できるが、識別は困難である。電荷輸送測定を用いてPSBを自動的に識別できる機械学習アルゴリズムを提案する。 PSBデータの不足は、シミュレーションデータを用いてアルゴリズムを訓練し、デバイス間検証によって回避される。シリコン電界効果トランジスタデバイスへのアプローチを実証し、異なるテストデバイス上で96%の精度を報告し、このアプローチがデバイス変動にロバストであることを示す。このアプローチは、あらゆる種類の量子ドットデバイスで採用されることが期待される。

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