論文の概要: Experimental online quantum dots charge autotuning using neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.20320v2
• Date: Tue, 11 Feb 2025 21:02:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-13 13:45:19.379988
• Title: Experimental online quantum dots charge autotuning using neural networks
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いたオンライン量子ドット電荷自動調整実験
• Authors: Victor Yon, Bastien Galaup, Claude Rohrbacher, Joffrey Rivard, Alexis Morel, Dominic Leclerc, Clement Godfrin, Ruoyu Li, Stefan Kubicek, Kristiaan De Greve, Eva Dupont-Ferrier, Yann Beilliard, Roger G. Melko, Dominique Drouin,
• Abstract要約: クローズドループキャリブレーションシステムに統合された畳み込みニューラルネットワークを用いたオンライン単ドット電荷自動チューニングの実験的検討 20回の実験では, 目標電子状態の特定において95%の成功率を達成した。 本研究は,量子ドットデバイスにおける機械学習駆動リアルタイム電荷自動チューニングの実現可能性を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8219694762753349
• License:
• Abstract: Spin-based semiconductor qubits hold promise for scalable quantum computing, yet they require reliable autonomous calibration procedures. This study presents an experimental demonstration of online single-dot charge autotuning using a convolutional neural network integrated into a closed-loop calibration system. The autotuning algorithm explores the gates' voltage space to localize charge transition lines, thereby isolating the one-electron regime without human intervention. This exploration leverages the model's uncertainty estimation to find the appropriate gate configuration with minimal measurements while reducing the risk of failures. In 20 experimental runs, our method achieved a success rate of 95% in locating the target electron regime, highlighting the robustness of this approach against noise and distribution shifts from the offline training set. Each tuning run lasted an average of 2 hours and 9 minutes, primarily due to the limited speed of the current measurement. This work validates the feasibility of machine learning-driven real-time charge autotuning for quantum dot devices, advancing the development toward the control of large qubit arrays.
• Abstract（参考訳）: スピンベースの半導体量子ビットはスケーラブルな量子コンピューティングを約束するが、それらは信頼できる自律的なキャリブレーション手順を必要とする。 本研究では,クローズドループキャリブレーションシステムに統合された畳み込みニューラルネットワークを用いたオンライン単ドット電荷自動チューニングの実験的検討を行った。 オートチューニングアルゴリズムはゲートの電圧空間を探索し、電荷遷移線を局所化し、人間の介入なしに1電子状態を分離する。 この探索は、モデルの不確実性推定を利用して、最小限の測定で適切なゲート構成を見つけ、失敗のリスクを低減させる。 20回の実験において,本手法は目標電子状態の配置において95%の成功率を達成し,オフライントレーニングセットからのノイズや分布シフトに対するこのアプローチの堅牢性を強調した。 各チューニングランは、主に現在の測定速度の制限のために平均2時間9分持続した。 本研究は,量子ドットデバイスにおける機械学習駆動リアルタイム電荷自動チューニングの実現可能性を検証する。

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