論文の概要: FNO-Based Inverse Co-Design of Semiconducting Quantum-Dot Devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2611.06994v1
• Date: Wed, 04 Nov 2026 18:30:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-11-06 21:50:50.423787
• Title: FNO-Based Inverse Co-Design of Semiconducting Quantum-Dot Devices
• Title（参考訳）: FNOを用いた半導体量子ドットデバイスの逆共設計
• Abstract要約: ゲート定義の半導体量子ドットは、スケーラブルなスピンベースの量子プロセッサのためのビルディングブロックである。 本稿では,ゲート電圧とゲート電極配置を協調的に最適化する静電気的に定義された量子ドットのための,微分可能な逆共設計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）: 53.836949277404294
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Gate-defined semiconductor quantum dots are promising building blocks for scalable spin-based quantum processors, however their operational properties depend on several fabrication and control parameters, such as lithographic gate layout and applied voltages. Existing device architectures have been refined through repeated fabrication and experimental testing, producing layouts that support reliable device operation. However, this process does not exhaustively explore the design space, limiting the ability to obtain qubits with targeted properties. We address these challenges by presenting a differentiable inverse co-design framework for electrostatically defined quantum dots that jointly optimises gate voltages and the gate electrode layout. A semiclassical Thomas--Fermi electrostatic simulator provides reference data for a Fourier neural operator (FNO) surrogate, which predicts the two-dimensional charge-density field. The desired spatial distribution of the confined charge defines the target quantum-dot geometry for inverse design. The FNO reproduces charge densities with a relative $L^2$ test error of just 0.6\% and enables millisecond-scale differentiable evaluations. Relative to the CPU-based physics simulator, the FNO achieves a 17,000-fold speed-up on GPU for a single design, with further performance gains enabled by batched inference. When embedded in a gradient-based design loop with fabrication constraints, the FNO can produce both vertically and horizontally elongated double-dot confinement geometries from the same initial conditions. The ability to engineer these distinct confinement configurations demonstrates control over quantum-dot shape and position, providing a route towards designing devices with distinct qubit-relevant operating properties prior to fabrication.
• Abstract（参考訳）: ゲート定義の半導体量子ドットは、スケーラブルなスピンベースの量子プロセッサのためのビルディングブロックを約束しているが、その動作特性は、リソグラフィーゲートレイアウトや印加電圧など、いくつかの製造および制御パラメータに依存する。 既存のデバイスアーキテクチャは、製造と実験を繰り返し行い、信頼性の高いデバイス操作をサポートするレイアウトを生成することで洗練されている。 しかし、このプロセスは設計空間を徹底的に探索するものではなく、ターゲットとなる性質を持つ量子ビットを得る能力を制限する。 これらの課題に対して,ゲート電圧とゲート電極レイアウトを協調的に最適化する静電的に定義された量子ドットに対する,微分可能な逆共設計フレームワークを提案する。 半古典的トーマス-フェルミ静電シミュレータは、フーリエ神経オペレーター(FNO)の参照データを提供し、2次元電荷密度場を予測する。 閉じ込められた電荷の所望の空間分布は、逆設計のためのターゲット量子ドット幾何学を定義する。 FNOは、相対的な$L^2$テスト誤差の0.6\%で電荷密度を再現し、ミリ秒スケールの微分可能評価を可能にする。 CPUベースの物理シミュレータとは対照的に、FNOは単一の設計でGPU上で17,000倍のスピードアップを実現し、バッチ推論によってさらなるパフォーマンス向上を実現している。 加工制約のある勾配に基づく設計ループに埋め込まれた場合、FNOは同じ初期条件から垂直および水平に伸びた二重ドット閉じ込めジオメトリを生成できる。 これらの異なる閉じ込め構成を設計する能力は、量子ドット形状と位置の制御を示し、製造前に異なる量子ビット関連動作特性を持つデバイスを設計するためのルートを提供する。

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