使用机器学习的硅与基于 SiGe 的量子器件的跨架构调谐
介观与纳米尺度物理
2024-09-18 v1 机器学习
量子物理
摘要
Si 与基于 SiGe 的器件在量子电路扩展方面的潜力受到器件差异性的影响。每个器件都需要被调谐至工作条件。我们给出了应对该差异性的关键一步：一种无需修改即可从零开始调谐 4 栅 Si FinFET、5 栅 GeSi 纳米线以及 7 栅 SiGe 异质结构双量子点器件的算法。我们分别实现了 30、10 和 92 分钟的调谐时间。该算法还提供了对这些器件参数空间地貌的洞察。这些结果表明，量子器件调谐的统揽性解决方案可由机器学习实现。
引用
@article{arxiv.2107.12975,
title = {Cross-architecture Tuning of Silicon and SiGe-based Quantum Devices Using Machine Learning},
author = {B. Severin and D. T. Lennon and L. C. Camenzind and F. Vigneau and F. Fedele and D. Jirovec and A. Ballabio and D. Chrastina and G. Isella and M. de Kruijf and M. J. Carballido and S. Svab and A. V. Kuhlmann and F. R. Braakman and S. Geyer and F. N. M. Froning and H. Moon and M. A. Osborne and D. Sejdinovic and G. Katsaros and D. M. Zumbühl and G. A. D. Briggs and N. Ares},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.12975},
year = {2024}
}