論文の概要: Fully autonomous tuning of a spin qubit
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03931v1
- Date: Tue, 6 Feb 2024 12:01:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-07 15:08:23.911608
- Title: Fully autonomous tuning of a spin qubit
- Title(参考訳): スピン量子ビットの完全自律チューニング
- Authors: Jonas Schuff, Miguel J. Carballido, Madeleine Kotzagiannidis, Juan
Carlos Calvo, Marco Caselli, Jacob Rawling, David L. Craig, Barnaby van
Straaten, Brandon Severin, Federico Fedele, Simon Svab, Pierre Chevalier
Kwon, Rafael S. Eggli, Taras Patlatiuk, Nathan Korda, Dominik Zumb\"uhl,
Natalia Ares
- Abstract要約: 大規模半導体量子回路の開発は、これらの回路を効率的にチューニングし、操作する上での課題によって、依然として制限されている。
半導体量子ビットの最初の完全自律的なチューニングを、接地されたデバイスからRabiの発振まで提示し、量子ビットの動作が成功したことを示す。
- 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: Spanning over two decades, the study of qubits in semiconductors for quantum
computing has yielded significant breakthroughs. However, the development of
large-scale semiconductor quantum circuits is still limited by challenges in
efficiently tuning and operating these circuits. Identifying optimal operating
conditions for these qubits is complex, involving the exploration of vast
parameter spaces. This presents a real 'needle in the haystack' problem, which,
until now, has resisted complete automation due to device variability and
fabrication imperfections. In this study, we present the first fully autonomous
tuning of a semiconductor qubit, from a grounded device to Rabi oscillations, a
clear indication of successful qubit operation. We demonstrate this automation,
achieved without human intervention, in a Ge/Si core/shell nanowire device. Our
approach integrates deep learning, Bayesian optimization, and computer vision
techniques. We expect this automation algorithm to apply to a wide range of
semiconductor qubit devices, allowing for statistical studies of qubit quality
metrics. As a demonstration of the potential of full automation, we
characterise how the Rabi frequency and g-factor depend on barrier gate
voltages for one of the qubits found by the algorithm. Twenty years after the
initial demonstrations of spin qubit operation, this significant advancement is
poised to finally catalyze the operation of large, previously unexplored
quantum circuits.
- Abstract(参考訳): 20年以上にわたって、量子コンピューティングのための半導体の量子ビットの研究は大きなブレークスルーをもたらした。
しかし、大規模半導体量子回路の開発は、これらの回路の効率的なチューニングと運用の課題によって、依然として制限されている。
これらの量子ビットの最適動作条件の同定は複雑であり、広大なパラメータ空間の探索を伴う。
これは真の'ヘイスタックの必要'問題を示し、これまでデバイス変動と製造の不完全さのため、完全な自動化に抵抗してきた。
本研究では, 半導体量子ビットの完全自律的なチューニングを, 接地デバイスからラビ振動へ導入し, 量子ビット動作が成功したことを示す。
ge/siコア/シェルナノワイヤデバイスにおいて、人間の介入なしにこの自動化を実証する。
我々のアプローチは、ディープラーニング、ベイズ最適化、コンピュータビジョン技術を統合する。
我々は、この自動化アルゴリズムを幅広い半導体量子ビットデバイスに適用し、量子ビット品質メトリクスの統計的研究を可能にすることを期待する。
完全自動化の可能性の実証として、Rabi周波数とg因子が、アルゴリズムによって発見された量子ビットの1つのバリアゲート電圧に依存するかを特徴付ける。
スピン量子ビット演算の最初の実証から20年後、この重要な進歩は、これまで未実験だった大きな量子回路の動作を最終的に触媒する。
関連論文リスト
- QuantumSEA: In-Time Sparse Exploration for Noise Adaptive Quantum
Circuits [82.50620782471485]
QuantumSEAはノイズ適応型量子回路のインタイムスパース探索である。
1)トレーニング中の暗黙の回路容量と(2)雑音の頑健さの2つの主要な目標を達成することを目的としている。
提案手法は, 量子ゲート数の半減と回路実行の2倍の時間節約で, 最先端の計算結果を確立する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-10T22:33:00Z) - Adaptive Circuit Learning of Born Machine: Towards Realization of
Amplitude Embedding and Data Loading [7.88657961743755]
本稿では,ACLBM(Adaptive Circuit Learning of Born Machine)という新しいアルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは、ターゲット状態に存在する複雑な絡み合いを最もよく捉える2ビットの絡み合いゲートを選択的に統合するように調整されている。
実験結果は、振幅埋め込みによる実世界のデータの符号化における我々のアプローチの習熟度を裏付けるものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-29T16:47:31Z) - Rapid cryogenic characterisation of 1024 integrated silicon quantum dots [0.6819010383838326]
1024個のシリコン量子ドットとオンチップのデジタルおよびアナログエレクトロニクスの統合を実証し、1K以下で動作した。
量子ドットパラメータは、高速自動機械学習ルーチンによって抽出され、量子ドットの収量を評価し、デバイス設計の影響を理解する。
その結果、シリコン量子デバイスの高速な大規模研究が、現在の探査技術よりも低い温度と測定速度で実施できることが示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-31T13:14:43Z) - Fast Flux-Activated Leakage Reduction for Superconducting Quantum
Circuits [84.60542868688235]
量子ビット実装のマルチレベル構造から生じる計算部分空間から漏れること。
パラメトリックフラックス変調を用いた超伝導量子ビットの資源効率向上のためのユニバーサルリーク低減ユニットを提案する。
繰り返し重み付け安定化器測定におけるリーク低減ユニットの使用により,検出されたエラーの総数を,スケーラブルな方法で削減できることを実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-13T16:21:32Z) - Pulse-controlled qubit in semiconductor double quantum dots [57.916342809977785]
単一電子電荷量子ビットの量子制御のための数値最適化多パルスフレームワークを提案する。
新規な制御方式は、キュービットを断熱的に操作すると同時に、高速で一般的な単一キュービット回転を行う能力も保持する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-08T19:00:02Z) - Universal control of a six-qubit quantum processor in silicon [0.0]
将来の量子コンピュータは、確実に動作可能な多数の量子ビットを必要とする。
我々は、注意深いハミルトン工学に焦点を当てた6ビットプロセッサを設計し、製造し、運用する。
これらの進歩により、ますます意味のある量子プロトコルのテストが可能になる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-18T15:28:29Z) - Demonstrating robust simulation of driven-dissipative problems on
near-term quantum computers [53.20999552522241]
量子コンピュータは物理学と化学における量子力学系のシミュレーションに革命をもたらす。
現在の量子コンピュータは、訂正されていないノイズ、ゲートエラー、デコヒーレンスのためにアルゴリズムを不完全に実行している。
ここでは、量子力学における最も難しい問題の1つとして、駆動散逸多体問題の解法が本質的にエラーに対して堅牢であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-02T21:36:37Z) - Continuous-time dynamics and error scaling of noisy highly-entangling
quantum circuits [58.720142291102135]
最大21キュービットの雑音量子フーリエ変換プロセッサをシミュレートする。
我々は、デジタルエラーモデルに頼るのではなく、微視的な散逸過程を考慮に入れている。
動作中の消散機構によっては、入力状態の選択が量子アルゴリズムの性能に強い影響を与えることが示される。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-08T14:55:44Z) - Qubits made by advanced semiconductor manufacturing [0.0]
フルスケールの量子コンピュータは数百万ビットの量子ビットを統合する必要がある。
この要件を満たすために工業用半導体製造を活用するという約束は、シリコン量子ドットにおける量子コンピューティングの追求を加速させた。
本稿では、全光学リソグラフィーと全産業加工を用いた300mm半導体製造施設で作製された量子ドットを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-29T15:41:39Z) - Long-range connectivity in a superconducting quantum processor using a
ring resonator [0.0]
リング共振器を多経路結合素子とし,その周囲に均一に分布する量子ビットを用いた新しい超伝導アーキテクチャを提案する。
理論的には、量子ビット接続を解析し、各量子ビットが他の9つの量子ビットに接続可能な最大12個の量子ビットをサポートする装置で実験的に検証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-17T09:34:14Z) - Preparation of excited states for nuclear dynamics on a quantum computer [117.44028458220427]
量子コンピュータ上で励起状態を作成するための2つの異なる方法を研究する。
シミュレーションおよび実量子デバイス上でこれらの手法をベンチマークする。
これらの結果から,フォールトトレラントデバイスに優れたスケーリングを実現するために設計された量子技術が,接続性やゲート忠実性に制限されたデバイスに実用的なメリットをもたらす可能性が示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-28T17:21:25Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。