Identificación del bloqueo de giro de Pauli mediante el aprendizaje profundo

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Jonás Schuff¹, Dominic T. Lennon¹, Simón Geyer², David L. Craig¹, Federico Fedele¹, Florian Vigneau¹, León C. Camenzind², Andreas V. Kuhlmann², G. Andrew D. Briggs¹, Dominik M. Zumbühl², Dino Sejdinovic³y Natalia Ares⁴

¹Departamento de Materiales, Universidad de Oxford, Oxford OX1 3PH, Reino Unido
²Departamento de Física, Universidad de Basilea, 4056 Basilea, Suiza
³Facultad de Ciencias Informáticas y Matemáticas y AIML, Universidad de Adelaida, SA 5005, Australia
⁴Departamento de Ciencias de la Ingeniería, Universidad de Oxford, Oxford OX1 3PJ, Reino Unido

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Resumen

El bloqueo de espín de Pauli (PSB) se puede emplear como un gran recurso para la inicialización y lectura de qubits de espín incluso a temperaturas elevadas, pero puede ser difícil de identificar. Presentamos un algoritmo de aprendizaje automático capaz de identificar automáticamente PSB mediante mediciones de transporte de carga. La escasez de datos de PSB se evita entrenando el algoritmo con datos simulados y utilizando validación entre dispositivos. Demostramos nuestro enfoque en un dispositivo de transistor de efecto de campo de silicio y reportamos una precisión del 96 % en diferentes dispositivos de prueba, lo que demuestra que el enfoque es sólido ante la variabilidad del dispositivo. Se espera que nuestro algoritmo, un paso esencial para realizar una sintonización de qubits totalmente automática, se pueda emplear en todo tipo de dispositivos de puntos cuánticos.

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Imagen de portada: Ilustración de un detector de bloqueo de giro Pauli

Resumen popular

Desarrollamos un algoritmo de aprendizaje automático para detectar automáticamente un efecto elusivo relacionado con el funcionamiento de dispositivos que actualmente aparecen entre las arquitecturas candidatas preferidas para tecnologías cuánticas: los qubits semiconductores. Este es un paso importante hacia la computación cuántica escalable con circuitos semiconductores. El efecto, bloqueo de espín de Pauli (PSB), se puede utilizar para iniciar y leer qubits, un requisito fundamental de la computación cuántica. Sin embargo, detectar PSB es un desafío debido a su rareza y sensibilidad a las variaciones de materiales y defectos de fabricación. Para superar esto, utilizamos un simulador inspirado en la física y un método llamado validación entre dispositivos, entrenando el algoritmo con datos de un dispositivo y probándolo en otro. El algoritmo, demostrado en un dispositivo transistor de efecto de campo de silicio, logró una precisión del 96 % en la identificación de PSB en diferentes dispositivos de prueba. Curiosamente, el estudio encontró que los datos simulados son más importantes para entrenar el algoritmo que los datos del mundo real, principalmente debido a la disponibilidad limitada de datos experimentales completos. Esta investigación acelera la realización de computadoras cuánticas prácticas y escalables.

► datos BibTeX

@article{Schuff2023identificandopauli, doi = {10.22331/q-2023-08-08-1077}, url = {https://doi.org/10.22331/q-2023-08-08-1077}, título = {Identificando { P}bloqueo de giro de auli mediante aprendizaje profundo}, autor = {Schuff, Jonas y Lennon, Dominic T. y Geyer, Simon y Craig, David L. y Fedele, Federico y Vigneau, Florian y Camenzind, Leon C. y Kuhlmann, Andreas V. y Briggs, G. Andrew D. y Zumb{“{u}}hl, Dominik M. y Sejdinovic, Dino y Ares, Natalia}, revista = {{Quantum}}, issn = {2521-327X}, editor = {{Verein zur F{“{o}}rderung des Open Access Publizierens in den Quantenwissenschaften}}, volumen = {7}, páginas = {1077}, mes = agosto, año = {2023} }

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Fuente: https://quantum-journal.org/papers/q-2023-08-08-1077/

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