論文の概要: Realistic quantum device data synthesized by consumer AI and how to identify it

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.05472v1
• Date: Wed, 03 Jun 2026 21:52:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-06 06:55:34.613212
• Title: Realistic quantum device data synthesized by consumer AI and how to identify it
• Title（参考訳）: 消費者AIが生成したリアルな量子デバイスデータとその識別方法
• Authors: S. M. Frolov, O. V. Kravchenko,
• Abstract要約: 生成AIのあまり知られていない能力は、数値データの基本的な分析、処理、合成を行うことである。 このことは、専門家が科学的に意味のあると考える実験データを模倣するためにAIが使えるかどうかという疑問を提起する。 本稿では,量子電子デバイス上で頻繁に行われるよく知られた実験にインスパイアされたデータの合成に焦点をあてる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the advance of generative artificial intelligence (AI) synthetic texts and images have become commonplace. These capabilities offer clear benefits, but have also raised a number of ethical concerns that often have to do with misrepresenting AI outputs as genuine material. A lesser known capability of generative AI is to perform the basic analysis, processing and even synthesis of numerical data. This raises the question of whether AI can be used to imitate experimental data that an expert would consider scientifically meaningful and on par with data in the figures of peer-reviewed manuscripts? In this paper, we focus on synthesizing data inspired by well-known experiments done frequently on quantum electronic devices. This field is related to information technologies such as spintronics and quantum computing, and is considered data-rich and data-driven. We demonstrate that it is possible to generate dramatic signals associated with iconic effects such as quantum bit control, Majorana fermions, Josephson effects, quantum dots and wires using widely available ChatGPT. We find that because some of the clearest data from quantum devices can be expressed in terms of relatively basic mathematical models, AI does not need to learn on the specialized body of data. Instead, knowledge of the physics equations and of the basic features of experimental signals can go a long way towards building a realistic dataset. We also demonstrate that real data can be augmented by AI, and that AI can mimic the noise of common scientific instruments. To help assure that published data come from experiments and are not synthesized by AI, we recommend sharing large volumes of the primary data. While it is straightforward for AI to mimic a few sets of data, consistently generating long measured sequences poses sufficient barriers to the proliferation of undisclosed synthetic data.
• Abstract（参考訳）: 生成人工知能(AI)の進歩により、合成テキストや画像が一般的になっている。 これらの能力は明確なメリットを提供するが、AI出力を真の素材と誤表現することに関連する多くの倫理的懸念を提起している。 生成AIのあまり知られていない能力は、数値データの基本的な分析、処理、合成を行うことである。 これは、専門家が科学的に意味のあると考える実験データを、ピアレビューされた原稿の数字のデータと同等に模倣するためにAIが使えるかどうかという疑問を提起する。 本稿では,量子電子デバイス上で頻繁に行われるよく知られた実験にインスパイアされたデータの合成に焦点をあてる。 この分野はスピントロニクスや量子コンピューティングといった情報技術と関連しており、データ豊かでデータ駆動であると考えられている。 本稿では, 量子ビット制御, マヨルナフェルミオン, ジョセフソン効果, 量子ドット, ワイヤなどのアイコン効果に関連する劇的な信号を, 広く利用可能なChatGPTを用いて生成できることを実証する。 量子デバイスから得られる最も明確なデータのいくつかは、比較的基本的な数学的モデルで表現できるため、AIは特別なデータ体について学ぶ必要がない。 その代わり、物理方程式や実験信号の基本的特徴に関する知識は、現実的なデータセットを構築するための長い道のりをたどることができる。 また、実際のデータがAIによって拡張可能であること、そしてAIが一般的な科学機器のノイズを模倣できることを実証する。 公開されたデータが実験から得られ、AIによって合成されないことを保証するため、一次データの大量の共有を推奨する。 AIが少数のデータ集合を模倣するのは簡単だが、継続的に測定されたシーケンスを生成することは、開示されていない合成データの拡散に十分な障壁をもたらす。

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