論文の概要: Spectroscopy With Intelligent Feature Tracking for automated characterization of excited-state structure in semiconductor quantum dot devices
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.05686v1
- Date: Fri, 04 Sep 2026 19:47:09 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-12 12:51:57.35046
- Title: Spectroscopy With Intelligent Feature Tracking for automated characterization of excited-state structure in semiconductor quantum dot devices
- Title（参考訳）: 半導体量子ドットデバイスにおける励起状態構造の自動評価のための知的特徴追跡を用いた分光法
- Abstract要約: 半導体量子ドット(QD)デバイスにおける励起状態構造のキャラクタリゼーションは、スピン量子ビット演算のためにそれらをチューニングする重要な要素である。
本稿では、機械学習(ML)支援特徴識別と物理インフォームド幾何処理を組み合わせたフレームワークであるSWIFTについて述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4473253684518754
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The characterization of excited-state structure in semiconductor quantum dot (QD) devices is an important component of tuning them for spin-qubit operation. We present Spectroscopy With Intelligent Feature Tracking (SWIFT), a framework that combines machine-learning (ML)-assisted feature identification with physics-informed geometric processing to extract energy-level splittings from pulsed-gate spectroscopy data. SWIFT isolates the relevant spectral features and exploits their characteristic geometry to reduce the two-dimensional spectroscopy analysis to a one-dimensional peak-detection problem. It further combines an ensemble-based confidence metric with sequential accumulation of rapid, low-SNR scans, allowing the inferred spectrum to be reevaluated as experimental evidence accumulates. Using Si/SiGe QD devices, we demonstrate SWIFT both offline and in real time, including automated tracking of QD excited states and lead resonances. Benchmarking on 255 manually labeled scans shows that SWIFT reduces the median splitting error to 0.05 mV from 0.11 mV for a classical baseline, with the largest improvement on lower-quality measurements. These results provide a path toward incorporating excited-state spectroscopy into autonomous QD characterization, tuning, and optimization, which will be essential in large-scale quantum dot devices.
- Abstract（参考訳）: 半導体量子ドット(QD)デバイスにおける励起状態構造のキャラクタリゼーションは、スピン量子ビット演算のためにそれらをチューニングする重要な要素である。
本稿では,SWIFT(Spectroscopy With Intelligent Feature Tracking)を提案する。これは,機械学習(ML)支援特徴識別と物理インフォームド幾何処理を組み合わせて,パルスゲート分光データからエネルギーレベルの分割を抽出するフレームワークである。
SWIFTは、関連するスペクトル特徴を分離し、それらの特徴幾何を利用して、2次元分光分析を1次元ピーク検出問題に還元する。
さらに、アンサンブルに基づく信頼度と、高速で低SNRスキャンの逐次蓄積を組み合わせることで、実験的な証拠が蓄積されるにつれて、推定スペクトルを再評価することができる。
Si/SiGe QDデバイスを用いて、QD励起状態の自動追跡やリード共鳴を含む、オフラインとリアルタイムの両方でSWIFTを実証する。
255のラベル付きスキャンのベンチマークでは、SWIFTは従来のベースラインの0.11 mVから0.05 mVまで中央値のスプリット誤差を減らし、低品質の測定では最大の改善が見られた。
これらの結果は、大規模量子ドットデバイスにおいて必須となる自律的なQD特徴づけ、チューニング、最適化に励起状態分光を組み込むための道を提供する。
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