論文の概要: Robust quantum dots charge autotuning using neural network uncertainty

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05175v3
• Date: Wed, 30 Oct 2024 19:27:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 16:58:31.169977
• Title: Robust quantum dots charge autotuning using neural network uncertainty
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークの不確実性を用いたロバスト量子ドット電荷自動調整
• Authors: Victor Yon, Bastien Galaup, Claude Rohrbacher, Joffrey Rivard, Clément Godfrin, Ruoyu Li, Stefan Kubicek, Kristiaan De Greve, Louis Gaudreau, Eva Dupont-Ferrier, Yann Beilliard, Roger G. Melko, Dominique Drouin,
• Abstract要約: 本研究では,半導体スピン量子ビットの電荷調整を最小限の介入で自動化する機械学習に基づく手法を提案する。 この手法は, ニューラルネットワークを用いて安定性図中のノイズのある遷移線を同定し, 堅牢な探索戦略を導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8403727278146909
• License:
• Abstract: This study presents a machine-learning-based procedure to automate the charge tuning of semiconductor spin qubits with minimal human intervention, addressing one of the significant challenges in scaling up quantum dot technologies. This method exploits artificial neural networks to identify noisy transition lines in stability diagrams, guiding a robust exploration strategy leveraging neural networks' uncertainty estimations. Tested across three distinct offline experimental datasets representing different single quantum dot technologies, the approach achieves over 99% tuning success rate in optimal cases, where more than 10% of the success is directly attributable to uncertainty exploitation. The challenging constraints of small training sets containing high diagram-to-diagram variability allowed us to evaluate the capabilities and limits of the proposed procedure.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,半導体スピン量子ビットの電荷調整を最小限の介入で自動化する機械学習に基づく手法を提案する。 この方法は、ニューラルネットワークの不確実性推定を利用した堅牢な探索戦略を導いて、安定性図中のノイズの多い遷移線を特定するために、ニューラルネットワークを利用する。 異なる単一量子ドット技術を表す3つの異なるオフライン実験データセットでテストされたこの手法は、最適ケースにおける成功率を99%以上チューニングする。 ダイアグラムからダイアグラムへの変動度の高い小セットの難易度制約により,提案手法の能力と限界を評価することができた。

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