&bala; Física 18, 88
O aprendizado de máquina automatiza o controle de uma variedade grande e altamente conectada de pontos quânticos semicondutores.
Até o experimento mais atraente pode se tornar chato quando repetidas dezenas de vezes. Portanto, em vez de usar a inteligência synthetic para automatizar os aspectos criativos e perspicazes da ciência e engenharia, a automação deve se concentrar em melhorar a produtividade dos pesquisadores. Nesse sentido, Justyna Zwolak, do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia, em Maryland e seus colegas, demonstrou software program para automatizar partes padrão de experimentos em qubits de ponto quântico semicondutores (1). O feito é um passo em direção à calibração totalmente automatizada de processadores quânticos. Experimentos de giro e computação quânticos maiores e mais desafiadores provavelmente também se beneficiarão dele (2).
A tecnologia de semicondutores permite a fabricação de dispositivos mecânicos quânticos com controle incomparável (3), desempenho (4), reprodutibilidade (5) e integração em larga escala (6) – Exceto o que é necessário para um computador quântico altamente escalável. A lógica digital clássica representa bits como volumes localizados de potencial elétrico alto ou baixo, e a indústria de semicondutores desenvolveu maneiras eficientes de controlar esses potenciais – exatamente o que é necessário para a operação de qubits com base em pontos quânticos. Silício ou germânio são semicondutores quase ideais para hospedar qubits codificados no estado de rotação de elétrons ou vagas de elétrons (orifícios) confinadas em um potencial elétrico formado em um ponto quântico por eletrodos de porta do tipo transistor.
As tensões aplicadas aos eletrodos de porta de steel padronizados em um semicondutor permitem o confinamento e o controle de elétrons ou orifícios únicos em um ponto quântico e para a manipulação de seu estado de rotação. Existem dois tipos principais de portões: os portões do êmbolo controlam a quantidade de carga em um ponto, enquanto as portões de barreira controlam o tunelamento mecânico quântico das cargas no sistema de ponto quântico. Dots definidos por esses portões oferecem in situ Controle dinâmico sobre o estado de carga de cada ponto e seu espectro de estado excitado, acoplamentos interdot e até algumas das propriedades magnéticas do sistema. Essa manipulação é alcançada aplicando tensões de corrente direta e trens de pulsos de tensão chamados pulsos de banda base ao sistema. O controle preciso de um qubit codificado nos giros de um ponto requer controle preciso de cargas únicas no ponto, embora isso por si só não seja suficiente.
Até recentemente, experimentos com mais de um punhado de pontos quânticos eram impraticáveis devido à complexidade e não uniformidade de tais sistemas de ponto quântico. A complexidade exige que os experimentadores defina meticulosamente muitos parâmetros de controle para atingir a configuração do sistema desejada. Cada ponto quântico possui múltiplos eletrodos de portão e barreira para controlar sua ocupação de carga, confinamento e acoplamento aos pontos vizinhos. E em uma variedade de pontos, a interferência capacitiva irredutível significativa deve ser atenuada. A não uniformidade surge porque as variações de fabricação e o distúrbio tornam cada ponto quântico único. Portanto, é necessário um processo iterativo para encontrar as tensões apropriadas para cada eletrodo de porta. Somente então as rodadas podem ser controladas através de campos magnéticos de radio-frequência aplicados, pulsos elétricos de radio-frequência em um gradiente magnético ou pulsos de banda base.
Zwolak e seus colegas demonstraram uma maneira nova e rápida de executar a calibração inicial de uma variedade de pontos quânticos. Usando um esquema de “virtualização” completamente automatizado, eles calibraram uma matriz de dez pontos quânticos em apenas cinco horas, incluindo aquisição de dados e pós -processamento. Calibrar manualmente cada um dos 25 eletrodos de portão no dispositivo pode ter levado dias. A virtualização estabelece um conjunto de “portões virtuais”, onde cada portão do êmbolo digital modula apenas a ocupação da carga do ponto diretamente abaixo dela, e cada portão da barreira digital afeta apenas as barreiras do túnel próximo sem mudar a ocupação da carga. Os pesquisadores podem então planejar experimentos usando tensões virtuais do portão, que podem ser traduzidas em tensões de portão “reais” nas proporções apropriadas para permitir o controle independente de cobrança ou spin para simulação quântica ou computação (7).
Zwolak e seus colegas construíram o que chamam de sistema de virtualização automatizada modular (MAVIS), que automatiza a calibração desses portões virtuais em várias iterações. O software program rastreia as tensões do GATE através de várias transformações, cada uma compensando a interferência de interferência capacitiva em um subconjunto do dispositivo. O MAVIS primeiro compensa as alterações em um sensor de carga native e, em seguida, fixa a carga whole em cada ponto através da virtualização dos portões do êmbolo. Finalmente, a virtualização dos portões da barreira permite a modulação de acoplamentos de túneis entre pontos em um estado de carga fixa.
Todas as capacitâncias no sistema são inferidas através do movimento de cargas, fora e entre pontos em resposta a tensões aplicadas aos portões e portões de barreira. Cada transição de carga interdot resulta em uma alteração na corrente do sensor de carga, normalmente representada como um gráfico de estabilidade de carga 2D comparando o efeito de dois eletrodos de porta. Para interpretar este conjunto complexo de dependências (8) A partir dos dados dos dados de sensor de carga, Zwolak e seus colegas desenvolveram um identificador de transição de carga baseado em aprendizado de máquina. À medida que cada capacitância é determinada e a virtualização do portão melhora, as rotinas de rastreamento cada vez mais sofisticadas usam o identificador de transição de carga para estimar os termos de virtualização linear e quadrática entre os portões e barreira.
Embora Mavis pretenda estabelecer controle digital e independente sobre o estado de carga dos pontos, muitos outros aspectos dos qubits quânticos ainda precisam ser totalmente automatizados. Indo além do MAVIS, a virtualização de acoplamentos de túneis a portões de barreira desbloqueia paralelismo adicional, permitindo que portões de barreira múltiplas mudassem simultaneamente, mesmo com a diafonia capacitiva. Produzindo o mesmo controle digital e independente com demanda de dados reduzida por meio de ajuste de formação física (9) aumentaria a velocidade de caracterizar e calibrar grandes matrizes de pontos quânticos.
Neste novo mundo de virtualização, a automação é um diálogo entre o que a equipe de fabricação pode produzir e o que os desenvolvedores de software program devem esperar. A automação aprimorada vem de insights aprimorados de software program e física, mas igualmente de fabricação aprimorada, que depende da escala e do controle de processos (10). Resultados futuros para simulação de rotação, correção de erros quânticos e algoritmos de computação quântica dependem desses desenvolvimentos progredindo juntos.
Referências
- Como Rao et al.“Sistema de virtualização autônoma modular para matrizes de pontos quânticos semicondutores bidimensionais”. Phys. Rev. x 15021034 (2025).
- JP Zwolak e JM Taylor, “Colóquio: Avanços na automação do controle de dispositivos de pontos quânticos, ” Rev. Mod. Phys. 95011006 (2023).
- AJ Weinstein et al.“Lógica common com spin qubits codificados em silício”. Natureza 615817 (2023).
- T. Tanttu et al.“Avaliação dos erros de portões de alta fidelidade em dois quits em pontos quânticos de silício”. Nat. Phys. 201804 (2024).
- S. Neyens et al.“Sondando elétrons únicos em bolachas de spin qubit de 300 mm”. Natureza 62980 (2024).
- Amj Zwerver et al.“Qubits fabricados pela Fabricação Avançada de Semicondutores”. Nat. Elétron. 5184 (2022).
- T. Hensgens et al.“Simulação quântica de um modelo Fermi -Hubbard usando uma matriz de pontos quânticos semicondutores”. Natureza 54870 (2017).
- O. Krause et al.“Estimativa de politopos convexos para a descoberta automática de transições de estado de carga em matrizes de pontos quânticos”. Eletrônica 112327 (2022).
- J. Ziegler et al.“Ajustando matrizes com raios: ajuste de física dos estados de carga de pontos quânticos”. Phys. Rev. Appl. 20034067 (2023).
- HC George et al.“Matrizes de 12 spin-quit fabricadas em uma linha de fabricação de semicondutores de 300 mm”. Nano Lett. 25793 (2024).
