論文の概要: QDA$^2$: A principled approach to automatically annotating charge stability diagrams

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11206v1
• Date: Mon, 18 Dec 2023 13:52:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-20 19:54:12.615203
• Title: QDA$^2$: A principled approach to automatically annotating charge stability diagrams
• Title（参考訳）: QDA$^2$: 電荷安定性図の自動アノテートのための原理的アプローチ
• Authors: Brian Weber and Justyna P. Zwolak
• Abstract要約: ゲート定義半導体量子ドット(QD)アレイは量子コンピューティングのための有望なプラットフォームである。 大きな構成空間と固有のノイズは、QDデバイスのチューニングを非自明なタスクにする。 QD auto-annotatorは、実験的に得られたデータの自動解釈とラベル付けのための古典的なアルゴリズムである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2437226707039448
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Gate-defined semiconductor quantum dot (QD) arrays are a promising platform for quantum computing. However, presently, the large configuration spaces and inherent noise make tuning of QD devices a nontrivial task and with the increasing number of QD qubits, the human-driven experimental control becomes unfeasible. Recently, researchers working with QD systems have begun putting considerable effort into automating device control, with a particular focus on machine-learning-driven methods. Yet, the reported performance statistics vary substantially in both the meaning and the type of devices used for testing. While systematic benchmarking of the proposed tuning methods is necessary for developing reliable and scalable tuning approaches, the lack of openly available standardized datasets of experimental data makes such testing impossible. The QD auto-annotator -- a classical algorithm for automatic interpretation and labeling of experimentally acquired data -- is a critical step toward rectifying this. QD auto-annotator leverages the principles of geometry to produce state labels for experimental double-QD charge stability diagrams and is a first step towards building a large public repository of labeled QD data.
• Abstract（参考訳）: ゲート定義半導体量子ドット(QD)アレイは量子コンピューティングのための有望なプラットフォームである。 しかし、現在、大きな構成空間と固有のノイズにより、QDデバイスのチューニングは非自明な作業となり、QD量子ビットの増加に伴い、人間による実験的制御は不可能となる。 近年、QDシステムを扱う研究者は、特に機械学習駆動の手法に焦点を当てたデバイス制御の自動化に多大な努力を払っている。 しかし、報告された性能統計は、テストに使用されるデバイスの種類と意味において大きく異なる。 提案手法の体系的ベンチマークは信頼性とスケーラブルなチューニング手法の開発には不可欠であるが、実験データのオープンに利用可能な標準データセットが欠如しているため、そのようなテストは不可能である。 実験的なデータの自動解釈とラベル付けのための古典的なアルゴリズムであるQDauto-Annotatorは、これを修正するための重要なステップである。 QDauto-annotatorは、ジオメトリの原理を利用して、実験的な二重QD電荷安定性図のための状態ラベルを生成し、ラベル付きQDデータの大規模な公開リポジトリを構築するための第一歩である。

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