論文の概要: Fast characterization of multiplexed single-electron pumps with machine learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20946v2
- Date: Tue, 17 Sep 2024 10:06:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-18 22:00:57.584037
- Title: Fast characterization of multiplexed single-electron pumps with machine learning
- Title（参考訳）: 機械学習を用いた多重化単電子ポンプの高速特性評価
- Authors: N. Schoinas, Y. Rath, S. Norimoto, W. Xie, P. See, J. P. Griffiths, C. Chen, D. A. Ritchie, M. Kataoka, A. Rossi, I. Rungger,
- Abstract要約: 単一電子ポンプデバイスを現在の量子化方式にチューニングするための機械学習に基づく効率的な自動化フレームワークを提案する。
GaAs/AlGaAsマルチプレクサアレイに配列された28個のデバイスを特徴付けることで,フレームワークのロバスト性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present an efficient machine learning based automated framework for the fast tuning of single-electron pump devices into current quantization regimes. It uses a sparse measurement approach based on an iterative active learning algorithm to take targeted measurements in the gate voltage parameter space. When compared to conventional parameter scans, our automated framework allows us to decrease the number of measurement points by about an order of magnitude. This corresponds to an eight-fold decrease in the time required to determine quantization errors, which are estimated via an exponential extrapolation of the first current plateau embedded into the algorithm. We show the robustness of the framework by characterizing 28 individual devices arranged in a GaAs/AlGaAs multiplexer array, which we use to identify a subset of devices suitable for parallel operation at communal gate voltages. The method opens up the possibility to efficiently scale the characterization of such multiplexed devices to a large number of pumps.
- Abstract（参考訳）: 単一電子ポンプ装置を現在の量子化方式に高速にチューニングするための機械学習に基づく効率的な自動化フレームワークを提案する。
反復能動学習アルゴリズムに基づくスパース計測手法を用いて、ゲート電圧パラメータ空間における目標測定を行う。
従来のパラメータースキャンと比較して、我々の自動フレームワークは測定点数を約1桁減らすことができる。
これは、量子化誤差を決定するのに要する時間の8倍の減少に対応しており、これはアルゴリズムに埋め込まれた第1の電流高原の指数的外挿によって推定される。
GaAs/AlGaAsマルチプレクサアレイに配置した28個の個別デバイスを特徴付けることで,並列動作に適したデバイスのサブセットを共通ゲート電圧で同定することで,フレームワークの堅牢性を示す。
この手法は、これらの多重デバイスの特性を多数のポンプに効率的に拡張する可能性を開く。
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