論文の概要: Self-Specializing Vision-Language Transmon Chip Calibration in a Physics-Grounded Environment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.03193v1
• Date: Fri, 03 Jul 2026 10:54:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-07 22:26:29.550214
• Title: Self-Specializing Vision-Language Transmon Chip Calibration in a Physics-Grounded Environment
• Title（参考訳）: 物理環境下における自己最適化型ビジョンランゲージトランスモンチップ校正
• Authors: Animesh Tripathy, Aswanth Krishnan,
• Abstract要約: 超伝導トランスモンチップの校正は、ノイズ、ドリフト、有限予算下での逐次的な決定問題である。 本研究は,視覚言語エージェントがこのループを閉じて,重み付けを伴わずに1つの物理デバイスに専門化できるかどうかを考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.023227405857540805
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Calibrating a superconducting transmon chip is a sequential decision problem under noise, drift, and a finite budget: an expert must choose experiments, read ambiguous plots, judge fit quality, and revise stale beliefs as the chip drifts. We study whether a vision-language agent can close this loop and specialize itself to one physical device without weight updates, via three co-designed artifacts. The first is a physics-grounded simulation environment for transmon chips: calibration observables derive from circuit-quantized parameters via scqubits, with realistic flux-line distortion, wall-time-scaled and mid-scan drift, and gate leakage, concerns a toy simulator would omit; each tool call advances a modeled clock so drift accrues by wall time, not call count. The second is a vision-language agent that runs the loop end to end, calling tools, reading plots, maintaining a structured notebook, and submitting parameters without hidden truth, scored against hidden parameters and gate fidelities measured on the device. The third is gradient-free online adaptation: a reflector reads truth-free anomaly signatures from past attempts and grows a small, human-readable device note appended to the prompt, admitted by a paired-snapshot accept gate that isolates strategy improvement from drift. On a hard-tier chip under budget pressure, six iterations raised the worst-case CZ fidelity from 0.678 to 0.787 and cut its variance, reproducing at four-qubit scale; a single accepted note raised CZ fidelity from 0.678 to 0.913 on its paired snapshot. A planted-fault study confirms the note is causal, diagnosing a hardware fault truth-free, its principal value raising the failure floor and cutting variance. The agent, scoring, and reward transfer to real hardware via a measurement-backend swap; only the accept gate is a simulation affordance, reducing to a held-out-slice or repeat-and-average form.
• Abstract（参考訳）: 超伝導トランスモンチップのキャリブレーションは、ノイズ、ドリフト、有限の予算の下でのシーケンシャルな決定問題である。 視覚言語エージェントがこのループを閉じ、重み付けをせずに1つの物理デバイスに専門化できるかどうかを、共同設計した3つのアーティファクトを用いて検討する。 キャリブレーション・オブザーバブル(キャリブレーション・オブザーバブル)は、回路量子化されたパラメータをスクワットで導いており、リアルなフラックス線歪み、壁の時間スケールとミッドスキャンのドリフト、ゲートリークがあり、おもちゃのシミュレータが省略される心配がある。 2つ目は、ループの端から端まで実行し、ツールの呼び出し、プロットの読み取り、構造化ノートの維持、隠れた真実のないパラメータの提出、デバイス上で測定された隠れたパラメータとゲートの忠実さに対してスコア付けを行う視覚言語エージェントである。 第3の方法は、勾配のないオンライン適応である。リフレクタは過去の試みから真実のない異常な署名を読み出し、プロンプトに付加された小型で可読なデバイスノートを成長させる。 予算圧力下でのハード層チップでは、最悪のCZ忠実度を0.678から0.787に引き上げ、分散を4ビットスケールで再現した。 ハードウェアの欠陥のない真偽を診断し、その主な価値は障害フロアを上昇させ、ばらつきを減らすことである。 エージェント、スコア、報酬は、測定バックスワップを介して実際のハードウェアに転送され、アクセプションゲートのみはシミュレーションの余裕であり、保持されたスライスまたはリピート・アンド・アベレージ形式に還元される。

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