Colloquium: Advances in automation of quantum dot devices control

要約

量子ドット (QD) のアレイは、スケーラブルな結合量子ビット システムを実現するための有望な候補システムであり、量子コンピューターの基本的な構成要素として機能します。
このような半導体量子システムでは、デバイスには数十の個別の静電電圧と動的電圧があり、システムを単一電子領域に局所化し、良好な量子ビット動作性能を実現するには、これらの電圧を慎重に設定する必要があります。
必要な QD の位置と電荷をゲート電圧にマッピングすると、古典的な制御に困難な問題が生じます。
QD 量子ビットの数が増加すると、関連するパラメータ空間が大きくなり、ヒューリスティック制御が不可能になります。
近年、スクリプトベースのアルゴリズムと機械学習 (ML) 技術を組み合わせたデバイス制御の自動化に多大な取り組みが行われています。
このコロキウムでは、二次元電子ガス中で形成されるシリコンおよびGaAsベースの量子ドットに特に重点を置き、量子ドットデバイス制御の自動化における最近の進歩の包括的な概要が提示されます。
物理ベースのモデリングと最新の数値最適化および ML を組み合わせると、効率的でスケーラブルな制御を実現するのに効果的であることが証明されています。
理論的、計算的、実験的取り組みとコンピューター サイエンスおよび ML のさらなる統合は、半導体およびその他の量子コンピューティング プラットフォームを進歩させる上で大きな可能性を秘めています。

要約(オリジナル)

Arrays of quantum dots (QDs) are a promising candidate system to realize scalable, coupled qubit systems and serve as a fundamental building block for quantum computers. In such semiconductor quantum systems, devices now have tens of individual electrostatic and dynamical voltages that must be carefully set to localize the system into the single-electron regime and to realize good qubit operational performance. The mapping of requisite QD locations and charges to gate voltages presents a challenging classical control problem. With an increasing number of QD qubits, the relevant parameter space grows sufficiently to make heuristic control unfeasible. In recent years, there has been considerable effort to automate device control that combines script-based algorithms with machine learning (ML) techniques. In this Colloquium, a comprehensive overview of the recent progress in the automation of QD device control is presented, with a particular emphasis on silicon- and GaAs-based QDs formed in two-dimensional electron gases. Combining physics-based modeling with modern numerical optimization and ML has proven effective in yielding efficient, scalable control. Further integration of theoretical, computational, and experimental efforts with computer science and ML holds vast potential in advancing semiconductor and other platforms for quantum computing.

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