MAViS: Modular Autonomous Virtualization System for Two-Dimensional Semiconductor Quantum Dot Arrays

要約

ゲート定義の半導体量子ドットのアレイは、スケーラブルな量子プロセッサを構築するための有力な候補の 1 つです。
スピン量子ビットレジスタの高忠実度の初期化、制御、読み出しには、静電環境を定義する主要なハミルトニアンパラメータに対する精緻で的を絞った制御が必要です。
しかし、ゲートピッチが狭いため、ゲート間の容量性クロストークにより、化学ポテンシャルとドット間結合の独立した調整が妨げられます。
仮想ゲートは実用的なソリューションを提供しますが、大規模な量子ドット レジスターで必要なすべての相互容量行列を正確かつ効率的に決定することは未解決の課題です。
ここでは、多層仮想ゲートの完全なスタックをリアルタイムで自律的に構築するための一般的なモジュール式フレームワークである Modular Automated Virtualization System (MAViS) を確立します。
私たちの方法では、機械学習技術を採用して、二次元の充電安定性図から特徴を迅速に抽出します。
次に、コンピューター ビジョンと回帰モデルを利用して、低結合と高結合の両方のトンネル結合領域でプランジャーとバリア ゲートを仮想化するために必要なすべての相対的な容量結合を自己一貫性を持って決定します。
MAViS を使用して、高品質の Ge/SiGe ヘテロ構造で定義された 10 個の量子ドットで構成される高密度の 2 次元アレイの正確な仮想化を実証することに成功しました。
私たちの研究は、大規模な半導体量子ドット システムを効率的に制御するための洗練された実用的なソリューションを提供します。

要約(オリジナル)

Arrays of gate-defined semiconductor quantum dots are among the leading candidates for building scalable quantum processors. High-fidelity initialization, control, and readout of spin qubit registers require exquisite and targeted control over key Hamiltonian parameters that define the electrostatic environment. However, due to the tight gate pitch, capacitive crosstalk between gates hinders independent tuning of chemical potentials and interdot couplings. While virtual gates offer a practical solution, determining all the required cross-capacitance matrices accurately and efficiently in large quantum dot registers is an open challenge. Here, we establish a Modular Automated Virtualization System (MAViS) — a general and modular framework for autonomously constructing a complete stack of multi-layer virtual gates in real time. Our method employs machine learning techniques to rapidly extract features from two-dimensional charge stability diagrams. We then utilize computer vision and regression models to self-consistently determine all relative capacitive couplings necessary for virtualizing plunger and barrier gates in both low- and high-tunnel-coupling regimes. Using MAViS, we successfully demonstrate accurate virtualization of a dense two-dimensional array comprising ten quantum dots defined in a high-quality Ge/SiGe heterostructure. Our work offers an elegant and practical solution for the efficient control of large-scale semiconductor quantum dot systems.

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