Identifikation af Pauli Spin-blokade ved hjælp af Deep Learning

Genudgivet af Platon

Abonnenter: 0

Jonas Schuff¹, Dominic T. Lennon¹, Simon Geyer², David L. Craig¹, Federico Fedele¹, Florian Vigneau¹, Leon C. Camenzind², Andreas V. Kuhlmann², G. Andrew D. Briggs¹, Dominik M. Zumbühl², Dino Sejdinovic³og Natalia Ares⁴

¹Institut for materialer, University of Oxford, Oxford OX1 3PH, Storbritannien
²Institut for Fysik, Universitetet i Basel, 4056 Basel, Schweiz
³School of Computer and Mathematical Sciences & AIML, University of Adelaide, SA 5005, Australien
⁴Institut for Ingeniørvidenskab, University of Oxford, Oxford OX1 3PJ, Storbritannien

Finder du denne artikel interessant eller vil du diskutere? Scite eller efterlade en kommentar på SciRate.

Abstrakt

Pauli spin blokade (PSB) kan bruges som en stor ressource til spin qubit initialisering og udlæsning selv ved forhøjede temperaturer, men det kan være svært at identificere. Vi præsenterer en maskinlæringsalgoritme, der er i stand til automatisk at identificere PSB ved hjælp af ladningstransportmålinger. Manglen på PSB-data omgås ved at træne algoritmen med simulerede data og ved at bruge validering på tværs af enheder. Vi demonstrerer vores tilgang på en siliciumfelteffekttransistorenhed og rapporterer en nøjagtighed på 96% på forskellige testenheder, hvilket viser, at tilgangen er robust over for enhedsvariabilitet. Vores algoritme, et væsentligt trin for at realisere fuldautomatisk qubit-tuning, forventes at kunne anvendes på tværs af alle typer kvanteprik-enheder.

Identifikation af Pauli-spinblokade ved hjælp af deep learning PlatoBlockchain Data Intelligence. Lodret søgning. Ai.

Udvalgt billede: Illustration af en Pauli-spinblokadedetektor

Populært resumé

Vi udviklede en maskinlæringsalgoritme til automatisk at detektere en uhåndgribelig effekt relateret til driften af enheder, der i øjeblikket optræder blandt de foretrukne kandidatarkitekturer til kvanteteknologier, halvleder-qubits. Dette er et vigtigt skridt hen imod skalerbar kvanteberegning med halvlederkredsløb. Effekten, Pauli spin blokade (PSB), kan bruges til at starte og udlæse qubits, et grundlæggende krav til kvanteberegning. Det er imidlertid en udfordring at opdage PSB på grund af dens sjældenhed og følsomhed over for materialevariationer og fabrikationsfejl. For at overvinde dette brugte vi en fysik-inspireret simulator og en metode kaldet cross-device validation, hvor vi trænede algoritmen på data fra én enhed og testede den på en anden. Demonstreret på en siliciumfelteffekttransistorenhed opnåede algoritmen 96 % nøjagtighed ved identifikation af PSB på tværs af forskellige testenheder. Interessant nok fandt undersøgelsen, at simulerede data er vigtigere begivenheder for træning af algoritmen end data fra den virkelige verden, hovedsageligt på grund af den begrænsede tilgængelighed af omfattende eksperimentelle data. Denne forskning fremskynder realiseringen af praktiske, skalerbare kvantecomputere.

► BibTeX-data

@article{Schuff2023identifyingpauli, doi = {10.22331/q-2023-08-08-1077}, url = {https://doi.org/10.22331/q-2023-08-08-1077}, title = {Identify P}auli spin blokade ved hjælp af dyb læring}, forfatter = {Schuff, Jonas og Lennon, Dominic T. og Geyer, Simon og Craig, David L. og Fedele, Federico og Vigneau, Florian og Camenzind, Leon C. og Kuhlmann, Andreas V. og Briggs, G. Andrew D. og Zumb{“{u}}hl, Dominik M. og Sejdinovic, Dino og Ares, Natalia}, tidsskrift = {{Quantum}}, issn = {2521-327X}, udgiver = {{Verein zur F{“{o}}rderung des Open Access Publizierens in den Quantenwissenschaften}}, bind = {7}, sider = {1077}, måned = aug, år = {2023} }

► Referencer

[1] Daniel Loss og David P DiVincenzo. Kvanteberegning med kvanteprikker. Physical Review A, 57 (1): 120, 1998. 10.1103/PhysRevA.57.120.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevA.57.120

[2] LMK Vandersypen, H Bluhm, JS Clarke, AS Dzurak, R Ishihara, A Morello, DJ Reilly, LR Schreiber og M Veldhorst. Grænseflader mellem spin-qubits i kvanteprikker og donorer – varme, tætte og sammenhængende. npj Quantum Information, 3 (1): 1-10, 2017. 10.1038/s41534-017-0038-y.
https:///doi.org/10.1038/s41534-017-0038-y

[3] Toivo Hensgens, Takafumi Fujita, Laurens Janssen, Xiao Li, CJ Van Diepen, Christian Reichl, Werner Wegscheider, S Das Sarma og Lieven MK Vandersypen. Kvantesimulering af en Fermi-Hubbard-model ved hjælp af et halvlederkvantepunktsarray. Nature, 548 (7665): 70–73, 2017. 10.1038/nature23022.
https:///doi.org/10.1038/nature23022

[4] Menno Veldhorst, CH Yang, JCC Hwang, W Huang, JP Dehollain, JT Muhonen, S Simmons, A Laucht, FE Hudson, Kohei M Itoh, et al. En to-qubit logisk gate i silicium. Nature, 526 (7573): 410–414, 2015. 10.1038/nature15263.
https:///doi.org/10.1038/nature15263

[5] Pascal Cerfontaine, Tim Botzem, Julian Ritzmann, Simon Sebastian Humpohl, Arne Ludwig, Dieter Schuh, Dominique Bougeard, Andreas D Wieck og Hendrik Bluhm. Closed-loop kontrol af en GaAs-baseret singlet-triplet spin-qubit med 99.5 % gate-fidelity og lav lækage. Nature Communications, 11 (1): 1-6, 2020. 10.1038/s41467-020-17865-3.
https://doi.org/10.1038/s41467-020-17865-3

[6] Akito Noiri, Kenta Takeda, Takashi Nakajima, Takashi Kobayashi, Amir Sammak, Giordano Scappucci og Seigo Tarucha. Hurtig universel kvanteport over fejltolerancetærsklen i silicium. Nature, 601 (7893): 338-342, 2022. 10.1038/s41586-021-04182-y.
https:///doi.org/10.1038/s41586-021-04182-y

[7] Stephan GJ Philips, Mateusz T Mądzik, Sergey V Amitonov, Sander L de Snoo, Maximilian Russ, Nima Kalhor, Christian Volk, William IL Lawrie, Delphine Brousse, Larysa Tryputen, et al. Universal kontrol af en seks-qubit kvanteprocessor i silicium. Nature, 609 (7929): 919-924, 2022. 10.1038/s41586-022-05117-x.
https:///doi.org/10.1038/s41586-022-05117-x

[8] Federico Fedele, Anasua Chatterjee, Saeed Fallahi, Geoffrey C Gardner, Michael J Manfra og Ferdinand Kuemmeth. Samtidige operationer i et todimensionalt array af singlet-triplet qubits. PRX Quantum, 2 (4): 040306, 2021. 10.1103/PRXQuantum.2.040306.
https:///doi.org/10.1103/PRXQuantum.2.040306

[9] Luca Petit, HGJ Eenink, M Russ, WIL Lawrie, NW Hendrickx, SGJ Philips, JS Clarke, LMK Vandersypen og M Veldhorst. Universal kvantelogik i varme silicium-qubits. Nature, 580 (7803): 355-359, 2020. 10.1038/s41586-020-2170-7.
https://doi.org/10.1038/s41586-020-2170-7

[10] Chih Heng Yang, RCC Leon, JCC Hwang, Andre Saraiva, Tuomo Tanttu, Wister Huang, J Camirand Lemyre, Kok Wai Chan, KY Tan, Fay E Hudson, et al. Drift af en siliciumkvanteprocessorenhedscelle over en kelvin. Nature, 580 (7803): 350-354, 2020. 10.1038/s41586-020-2171-6.
https://doi.org/10.1038/s41586-020-2171-6

[11] Leon C Camenzind, Simon Geyer, Andreas Fuhrer, Richard J Warburton, Dominik M Zumbühl og Andreas V Kuhlmann. En hulspin-qubit i en finfelteffekttransistor over 4 kelvin. Nature Electronics, 5 (3): 178-183, 2022. 10.1038/s41928-022-00722-0.
https://doi.org/10.1038/s41928-022-00722-0

[12] Ronald Hanson, Leo P Kouwenhoven, Jason R Petta, Seigo Tarucha og Lieven MK Vandersypen. Spins i få-elektron kvanteprikker. Reviews of Modern Physics, 79 (4): 1217, 2007. 10.1103/RevModPhys.79.1217.
https:///doi.org/10.1103/RevModPhys.79.1217

[13] Luca Petit, Maximilian Russ, Gertjan HGJ Eenink, William IL Lawrie, James S Clarke, Lieven MK Vandersypen og Menno Veldhorst. Design og integration af single-qubit rotationer og to-qubit gates i silicium over en kelvin. Communications Materials, 3 (1): 82, 2022. 10.1038/s43246-022-00304-9.
https://doi.org/10.1038/s43246-022-00304-9

[14] J Darulová, SJ Pauka, N Wiebe, KW Chan, GC Gardener, MJ Manfra, MC Cassidy og Matthias Troyer. Autonom tuning og ladetilstandsdetektion af gate-definerede kvanteprikker. Physical Review Applied, 13 (5): 054005, 2020. 10.1103/PhysRevApplied.13.054005.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevApplied.13.054005

[15] H Moon, DT Lennon, J Kirkpatrick, NM van Esbroeck, LC Camenzind, Liuqi Yu, F Vigneau, DM Zumbühl, G Andrew D Briggs, MA Osborne, et al. Maskinlæring muliggør fuldstændig automatisk tuning af en kvanteenhed hurtigere end menneskelige eksperter. Nature Communications, 11 (1): 1-10, 2020. 10.1038/s41467-020-17835-9.
https://doi.org/10.1038/s41467-020-17835-9

[16] Brandon Severin, Dominic T Lennon, Leon C Camenzind, Florian Vigneau, F Fedele, D Jirovec, A Ballabio, D Chrastina, G Isella, M de Kruijf, et al. Tuning på tværs af arkitektur af silicium- og SiGe-baserede kvanteenheder ved hjælp af maskinlæring. arXiv preprint arXiv:2107.12975, 2021. 10.48550/arXiv.2107.12975.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2107.12975
arXiv: 2107.12975

[17] Timothy A Baart, Pieter T Eendebak, Christian Reichl, Werner Wegscheider og Lieven MK Vandersypen. Computer-automatiseret tuning af halvleder-dobbelte kvanteprikker til enkelt-elektron-regimet. Applied Physics Letters, 108 (21): 213104, 2016. 10.1063/1.4952624.
https:///doi.org/10.1063/1.4952624

[18] Sandesh S Kalantre, Justyna P Zwolak, Stephen Ragole, Xingyao Wu, Neil M Zimmerman, Michael D Stewart og Jacob M Taylor. Maskinlæringsteknikker til tilstandsgenkendelse og auto-tuning i kvanteprikker. npj Quantum Information, 5 (1): 1-10, 2019. 10.1038/s41534-018-0118-7.
https://doi.org/10.1038/s41534-018-0118-7

[19] Justyna P Zwolak, Thomas McJunkin, Sandesh S Kalantre, JP Dodson, ER MacQuarrie, DE Savage, MG Lagally, SN Coppersmith, Mark A Eriksson og Jacob M Taylor. Autotuning af dobbeltprik-enheder in situ med maskinlæring. Physical Review Applied, 13 (3): 034075, 2020. 10.1103/PhysRevApplied.13.034075.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevApplied.13.034075

[20] V Nguyen, SB Orbell, Dominic T Lennon, Hyungil Moon, Florian Vigneau, Leon C Camenzind, Liuqi Yu, Dominik M Zumbühl, G Andrew D Briggs, Michael A Osborne, et al. Dyb forstærkningslæring til effektiv måling af kvanteenheder. npj Quantum Information, 7 (1): 1–9, 2021. 10.1038/s41534-021-00434-x.
https:///doi.org/10.1038/s41534-021-00434-x

[21] Justyna P Zwolak, Thomas McJunkin, Sandesh S Kalantre, Samuel F Neyens, ER MacQuarrie, Mark A Eriksson og Jacob M Taylor. Strålebaseret ramme for tilstandsidentifikation i kvanteprikkerenheder. PRX Quantum, 2 (2): 020335, 2021. 10.1103/PRXQuantum.2.020335.
https:///doi.org/10.1103/PRXQuantum.2.020335

[22] NM van Esbroeck, DT Lennon, H Moon, V Nguyen, F Vigneau, LC Camenzind, L Yu, DM Zumbühl, GAD Briggs, Dino Sejdinovic, et al. Finjustering af kvanteenheder ved hjælp af uovervåget indlejringslæring. New Journal of Physics, 22 (9): 095003, 2020. 10.1088/1367-2630/abb64c.
https://doi.org/10.1088/1367-2630/abb64c

[23] Julian D Teske, Simon Sebastian Humpohl, René Otten, Patrick Bethke, Pascal Cerfontaine, Jonas Dedden, Arne Ludwig, Andreas D Wieck og Hendrik Bluhm. En maskinlæringstilgang til automatiseret finjustering af halvlederspin-qubits. Applied Physics Letters, 114 (13): 133102, 2019. 10.1063/1.5088412.
https:///doi.org/10.1063/1.5088412

[24] CJ Van Diepen, Pieter T Eendebak, Bruno T Buijtendorp, Uditendu Mukhopadhyay, Takafumi Fujita, Christian Reichl, Werner Wegscheider og Lieven MK Vandersypen. Automatiseret tuning af inter-dot tunnel kobling i dobbelte kvanteprikker. Applied Physics Letters, 113 (3): 033101, 2018. 10.1063/1.5031034.
https:///doi.org/10.1063/1.5031034

[25] Tim Botzem, Michael D Shulman, Sandra Foletti, Shannon P Harvey, Oliver E Dial, Patrick Bethke, Pascal Cerfontaine, Robert PG McNeil, Diana Mahalu, Vladimir Umansky, et al. Tuningmetoder til halvlederspin-qubits. Physical Review Applied, 10 (5): 054026, 2018. 10.1103/PhysRevApplied.10.054026.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevApplied.10.054026

[26] David L Craig, Hyungil Moon, Federico Fedele, Dominic T Lennon, Barnaby van Straaten, Florian Vigneau, Leon C Camenzind, Dominik M Zumbühl, G Andrew D Briggs, Michael A Osborne, Dino Seijdinovic og Natalia Ares. Bygge bro over realitetskløften i kvanteenheder med fysikbevidst maskinlæring. arXiv preprint arXiv:2111.11285, 2021. 10.48550/arXiv.2111.11285.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2111.11285
arXiv: 2111.11285

[27] Stefanie Czischek, Victor Yon, Marc-Antoine Genest, Marc-Antoine Roux, Sophie Rochette, Julien Camirand Lemyre, Mathieu Moras, Michel Pioro-Ladrière, Dominique Drouin, Yann Beilliard, et al. Miniaturisering af neurale netværk til autotuning af ladetilstand i kvanteprikker. Machine Learning: Science and Technology, 3 (1): 015001, 2021. 10.1088/2632-2153/ac34db.
https:///doi.org/10.1088/2632-2153/ac34db

[28] Renato Durrer, Benedikt Kratochwil, Jonne V Koski, Andreas J Landig, Christian Reichl, Werner Wegscheider, Thomas Ihn og Eliska Greplova. Automatiseret tuning af dobbelte kvanteprikker til specifikke ladningstilstande ved hjælp af neurale netværk. Physical Review Applied, 13 (5): 054019, 2020. 10.1103/PhysRevApplied.13.054019.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevApplied.13.054019

[29] Maxime Lapointe-Major, Olivier Germain, J Camirand Lemyre, Dany Lachance-Quirion, Sophie Rochette, F Camirand Lemyre og Michel Pioro-Ladrière. Algoritme til automatiseret tuning af et kvantepunkt til enkelt-elektron-regimet. Physical Review B, 102 (8): 085301, 2020. 10.1103/PhysRevB.102.085301.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevB.102.085301

[30] Yuta Matsumoto, Takafumi Fujita, Arne Ludwig, Andreas D Wieck, Kazunori Komatani og Akira Oiwa. Støj-robust klassificering af enkelt-skuds elektronspin-udlæsninger ved hjælp af et dybt neuralt netværk. npj Quantum Information, 7 (1): 1–7, 2021. 10.1038/s41534-021-00470-7.
https://doi.org/10.1038/s41534-021-00470-7

[31] Jana Darulová, Matthias Troyer og Maja C Cassidy. Evaluering af syntetiske og eksperimentelle træningsdata i overvåget maskinlæring anvendt til ladningstilstandsdetektion af kvanteprikker. Machine Learning: Science and Technology, 2021. 10.1088/2632-2153/ac104c.
https:///doi.org/10.1088/2632-2153/ac104c

[32] Simon Geyer, Leon C Camenzind, Lukas Czornomaz, Veeresh Deshpande, Andreas Fuhrer, Richard J Warburton, Dominik M Zumbühl og Andreas V Kuhlmann. Selvjusterede porte til skalerbar siliciumkvanteberegning. Applied Physics Letters, 118 (10): 104004, 2021. 10.1063/5.0036520.
https:///doi.org/10.1063/5.0036520

[33] Franck HL Koppens, Joshua A Folk, Jeroen M Elzerman, Ronald Hanson, LH Willems Van Beveren, Ivo T Vink, Hans-Peter Tranitz, Werner Wegscheider, Leo P Kouwenhoven og Lieven MK Vandersypen. Kontrol og påvisning af singlet-triplet-blanding i et tilfældigt nukleart felt. Science, 309 (5739): 1346-1350, 2005. 10.1126/science.1113719.
https://doi.org/10.1126/science.1113719

[34] Matthias Brauns, Joost Ridderbos, Ang Li, Erik PAM Bakkers, Wilfred G Van Der Wiel og Floris A Zwanenburg. Anisotrop pauli spin blokade i hul kvanteprikker. Physical Review B, 94 (4): 041411, 2016. 10.1103/PhysRevB.94.041411.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevB.94.041411

[35] J Danon og Yu V Nazarov. Pauli-spinblokade i nærvær af stærk spin-kredsløbskobling. Physical Review B, 80 (4): 041301, 2009. 10.1103/PhysRevB.80.041301.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevB.80.041301

[36] S Nadj-Perge, SM Frolov, JWW Van Tilburg, J Danon, Yu V Nazarov, R Algra, EPAM Bakkers og LP Kouwenhoven. Adskillelse af virkningerne af spin-orbit og hyperfine interaktioner på spinblokade. Physical Review B, 81 (20): 201305, 2010. 10.1103/PhysRevB.81.201305.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevB.81.201305

[37] Ruoyu Li, Fay E Hudson, Andrew S Dzurak og Alexander R Hamilton. Pauli spin blokade af tunge huller i en silicium dobbelt kvante prik. Nano Letters, 15 (11): 7314–7318, 2015. 10.1021/acs.nanolett.5b02561.
https:///doi.org/10.1021/acs.nanolett.5b02561

[38] FNM Froning, MJ Rančić, B Hetényi, S Bosco, MK Rehmann, Ang Li, Erik PAM Bakkers, Floris Arnoud Zwanenburg, Daniel Loss, DM Zumbühl, et al. Stærk spin-kredsløbsinteraktion og g-faktor renormalisering af hulspin i Ge/Si nanotråd kvanteprikker. Physical Review Research, 3 (1): 013081, 2021. 10.1103/PhysRevResearch.3.013081.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevResearch.3.013081

[39] TH Stoof og Yu V Nazarov. Tidsafhængig resonant tunneling via to diskrete tilstande. Physical Review B, 53 (3): 1050, 1996. 10.1103/PhysRevB.53.1050.
https:///doi.org/10.1103/PhysRevB.53.1050

[40] Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren og Jian Sun. Dyb resterende læring til billedgenkendelse. I Proceedings of the IEEE-konference om computersyn og mønstergenkendelse, side 770-778, 2016. 10.1109/CVPR.2016.90.
https:///doi.org/10.1109/CVPR.2016.90

[41] TorchVision-vedligeholdere og bidragydere. Torchvision: Pytorchs computervisionsbibliotek. https://github.com/pytorch/vision, 2016.
https://github.com/pytorch/vision

[42] Yann LeCun, Léon Bottou, Yoshua Bengio og Patrick Haffner. Gradientbaseret læring anvendt til dokumentgenkendelse. Proceedings of the IEEE, 86 (11): 2278–2324, 1998. 10.1109/5.726791.
https:///doi.org/10.1109/5.726791

[43] Diederik P Kingma og Jimmy Ba. Adam: En metode til stokastisk optimering. arXiv preprint arXiv:1412.6980, 2014. 10.48550/arXiv.1412.6980.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1412.6980
arXiv: 1412.6980

[44] Adam Paszke, Sam Gross, Francisco Massa, Adam Lerer, James Bradbury, Gregory Chanan, Trevor Killeen, Zeming Lin, Natalia Gimelshein, Luca Antiga, Alban Desmaison, Andreas Kopf, Edward Yang, Zachary DeVito, Martin Raison, Alykhan Tejani, Sasank Chilamkurthy , Benoit Steiner, Lu Fang, Junjie Bai og Soumith Chintala. PyTorch: En imperativ stil, højtydende Deep Learning Library. I H. Wallach, H. Larochelle, A. Beygelzimer, F. d'Alché-Buc, E. Fox og R. Garnett, redaktører, Advances in Neural Information Processing Systems 32, side 8024-8035. Curran Associates, Inc., 2019. 10.48550/arXiv.1912.01703.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1912.01703

Citeret af

[1] Ludmila Szulakowska og Jun Dai, "Bayesiansk autotuning af Hubbard model kvantesimulatorer", arXiv: 2210.03077, (2022).

Ovenstående citater er fra SAO/NASA ADS (sidst opdateret 2023-08-08 14:42:46). Listen kan være ufuldstændig, da ikke alle udgivere leverer passende og fuldstændige citatdata.

Kunne ikke hente Crossref citeret af data under sidste forsøg 2023-08-08 14:42:44: Kunne ikke hente citerede data for 10.22331/q-2023-08-08-1077 fra Crossref. Dette er normalt, hvis DOI blev registreret for nylig.

Dette papir er udgivet i Quantum under Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) licens. Ophavsretten forbliver hos de originale copyright-indehavere, såsom forfatterne eller deres institutioner.

SEO Powered Content & PR Distribution. Bliv forstærket i dag.
PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk dig selv. Adgang her.
PlatoAiStream. Web3 intelligens. Viden forstærket. Adgang her.
PlatoESG. Automotive/elbiler, Kulstof, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Affaldshåndtering. Adgang her.
BlockOffsets. Modernisering af miljømæssig offset-ejerskab. Adgang her.
Kilde: https://quantum-journal.org/papers/q-2023-08-08-1077/

Tidsstempel: August 8, 2023

Tidsstempel: Jan 10, 2024

Genudgivet af Platon

Design af kvanteoptiske eksperimenter med logisk kunstig intelligens

Reqomp: Pladsbegrænset uberegning for kvantekredsløb

Uvildig tidsafhængig Variational Monte Carlo ved projiceret kvanteevolution

Om kontraktionskoefficienter, delordrer og tilnærmelse af kapaciteter for kvantekanaler

Generering af meget genfindelig atomfotonsammenfiltring med en millisekunds levetid via et rumligt multiplekset hulrum

Stabilitetseksperimenter: Den oversete dual af hukommelseseksperimenter

Forbedret nøjagtighed for travsimuleringer ved brug af Chebyshev-interpolation

Forbedret gravitationssammenfiltring via moduleret optomekanik

Kvantekontakten er unikt defineret af dens virkning på enhedsoperationer

Om os

Vertikal søgning & Ai

perron

Stay Connected

Konto