論文の概要: Automatic tuning of a donor in a silicon quantum device using machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.04543v1
• Date: Thu, 06 Nov 2025 16:55:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-07 20:17:53.514823
• Title: Automatic tuning of a donor in a silicon quantum device using machine learning
• Title（参考訳）: 機械学習を用いたシリコン量子デバイスにおけるドナーの自動チューニング
• Authors: Brandon Severin, Tim Botzem, Federico Fedele, Xi Yu, Benjamin Wilhelm, Holly G. Stemp, Irene Fernández de Fuentes, Daniel Schwienbacher, Danielle Holmes, Fay E. Hudson, Andrew S. Dzurak, Alexander M. Jakob, David N. Jamieson, Andrea Morello, Natalia Ares,
• Abstract要約: シリコンデバイスにおけるイオン実装ドナーの電荷遷移を検出できる最初の機械学習アルゴリズムを提案する。 この結果から,シリコンデバイスにおけるドナーの自動キャラクタリゼーションとチューニングの両立が可能となった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.656915966678767
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Donor spin qubits in silicon offer one- and two-qubit gates with fidelities beyond 99%, coherence times exceeding 30 seconds, and compatibility with industrial manufacturing methods. This motivates the development of large-scale quantum processors using this platform, and the ability to automatically tune and operate such complex devices. In this work, we present the first machine learning algorithm with the ability to automatically locate the charge transitions of an ion-implanted donor in a silicon device, tune single-shot charge readout, and identify the gate voltage parameters where tunnelling rates in and out the donor site are the same. The entire tuning pipeline is completed on the order of minutes. Our results enable both automatic characterisation and tuning of a donor in silicon devices faster than human experts.
• Abstract（参考訳）: シリコンのドナースピンキュービットは、99%以上の忠実度、コヒーレンス時間30秒を超えるコヒーレンス時間、工業的な製造方法との互換性を備えた1ビットと2ビットのゲートを提供する。 これにより、このプラットフォームを使用した大規模量子プロセッサの開発が動機となり、複雑なデバイスを自動チューニングし、操作することが可能になる。 本研究では,シリコンデバイスにおけるイオン実装ドナーの電荷遷移を自動的に検出し,単発電荷リードアウトをチューニングし,ドナーサイトのトンネル通過率が同じゲート電圧パラメータを同定する,最初の機械学習アルゴリズムを提案する。 チューニングパイプライン全体が数分の順序で完了します。 この結果から,シリコンデバイスにおけるドナーの自動キャラクタリゼーションとチューニングの両立が可能となった。

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