論文の概要: Large Language Model-Assisted Superconducting Qubit Experiments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.08801v1
• Date: Mon, 09 Mar 2026 18:03:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-11 15:25:23.74414
• Title: Large Language Model-Assisted Superconducting Qubit Experiments
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた超電導量子ビット実験
• Authors: Shiheng Li, Jacob M. Miller, Phoebe J. Lee, Gustav Andersson, Christopher R. Conner, Yash J. Joshi, Bayan Karimi, Amber M. King, Howard L. Malc, Harsh Mishra, Hong Qiao, Minseok Ryu, Xuntao Wu, Siyuan Xing, Haoxiong Yan, Jian Shi, Andrew N. Cleland,
• Abstract要約: 超伝導回路は量子情報処理や量子センシングにおいて大きな可能性を証明している。 超伝導量子ビットのための新しい制御および測定シーケンスを実装することは、しばしば複雑で時間を要するプロセスである。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を活用して,量子ビット制御と測定を自動化するフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.728621107309579
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Superconducting circuits have demonstrated significant potential in quantum information processing and quantum sensing. Implementing novel control and measurement sequences for superconducting qubits is often a complex and time-consuming process, requiring extensive expertise in both the underlying physics and the specific hardware and software. In this work, we introduce a framework that leverages a large language model (LLM) to automate qubit control and measurement. Specifically, our framework conducts experiments by generating and invoking schema-less tools on demand via a knowledge base on instrumental usage and experimental procedures. We showcase this framework with two experiments: an autonomous resonator characterization and a direct reproduction of a quantum non-demolition (QND) characterization of a superconducting qubit from literature. This framework enables rapid deployment of standard control-and-measurement protocols and facilitates implementation of novel experimental procedures, offering a more flexible and user-friendly paradigm for controlling complex quantum hardware.
• Abstract（参考訳）: 超伝導回路は量子情報処理や量子センシングにおいて大きな可能性を証明している。 超伝導量子ビットのための新しい制御および測定シーケンスの実装は、しばしば複雑で時間を要するプロセスであり、基礎となる物理と特定のハードウェアとソフトウェアの両方に広範な専門知識を必要とする。 本研究では,大規模言語モデル(LLM)を活用して量子ビット制御と測定を自動化するフレームワークを提案する。 具体的には,楽器の使用状況や実験手順に関する知識をベースとして,スキーマレスツールをオンデマンドで生成・起動する実験を行う。 本稿では, 自律共振器のキャラクタリゼーションと, 超伝導量子ビットの量子非劣化(QND)キャラクタリゼーションの直接再現という2つの実験を行った。 このフレームワークは、標準的な制御および測定プロトコルの迅速な展開を可能にし、複雑な量子ハードウェアを制御するための、より柔軟でユーザフレンドリなパラダイムを提供する、新しい実験手順の実装を容易にする。

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