論文の概要: Autonomously Designed Pulses for Precise, Site-Selective Control of Atomic Qubits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.12524v1
• Date: Sun, 16 Nov 2025 09:34:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-18 14:36:24.295572
• Title: Autonomously Designed Pulses for Precise, Site-Selective Control of Atomic Qubits
• Title（参考訳）: 原子ビットの精密サイト選択制御のための自律設計パルス
• Authors: Sanghyo Park, Seuk Lee, Keunyoung Lee, Minhyeok Kim, Donggyu Kim,
• Abstract要約: ディープニューラルネットワークは、局所制御忠実度を10倍に向上させる合成パルスを自律的に設計する。 このアプローチは、高忠実度量子ビット制御のためのAI訓練パルスコンパイルを確立し、容易に他の原子様プラットフォームに拡張できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.467178041976942
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum computers based on cold-atom arrays offer long-lived qubits with programmable connectivity, yet their progress toward fault-tolerant operation is limited by the relatively low fidelity of site-selective local control. We introduce an artificial-intelligence (AI) framework that overcomes this limitation. Trained on atom-laser dynamics, a deep neural network autonomously designs composite pulses that improve local control fidelities tenfold while remaining compatible with existing control hardware. We further demonstrate the robustness of these pulses against optical aberrations and beam misalignment. This approach establishes AI-trained pulse compilation for high-fidelity qubit control and can be readily extended to other atom-like platforms, such as trapped ions and solid-state color centers.
• Abstract（参考訳）: 低温原子配列に基づく量子コンピュータは、プログラム可能な接続性を持つ長寿命キュービットを提供するが、そのフォールトトレラント操作への進歩は、サイト選択局所制御の比較的低い忠実さによって制限される。 この制限を克服する人工知能(AI)フレームワークを導入する。 原子レーザー力学に基づいてトレーニングされたディープニューラルネットワークは、既存の制御ハードウェアとの互換性を維持しながら、局所的な制御精度を10倍に向上する合成パルスを自律的に設計する。 さらに、これらのパルスの光収差やビームの不整合に対する堅牢性を示す。 このアプローチは、高忠実度量子ビット制御のためのAI訓練パルスコンパイルを確立し、トラップイオンや固体色中心などの他の原子様プラットフォームに容易に拡張できる。

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