Hierboven is een gesimuleerd ladingssensorsignaal en het histogram. Hieronder is een tijdintegratie die geluid vermindert en staatsidentificatie mogelijk maakt (drempeloordeel genoemd, een conventionele methode). Credit: Motoya Shinozaki et al
Een onderzoeksteam van het Advanced Institute for Materials Research (WPI-AIMR) van de Tohoku University heeft een nieuwe techniek ontwikkeld om de ladingstoestand van elektronen die beperkt zijn in halfgeleider kwantumstippen snel en nauwkeurig te bepalen-fundamentele componenten van kwantumcomputingsystemen. De methode is gebaseerd op Bayesiaanse inferentie, een statistisch kader dat de meest waarschijnlijke toestand van een systeem schat met behulp van waargenomen gegevens.
Onder leiding van Dr. Motoya Shinozaki (speciaal benoemde universitair docent, WPI-AIMR) en universitair hoofddocent Tomohiro Otsuka (ook aangesloten bij het Research Institute of Electrical Communication), toonde het team aan dat hun Bayesiaanse sequentiële schattingstoestand aanzienlijk overtreft, traditionele drempels technieken, in situ-situ-variant variantievariaties waarmee de elektronen-lawaai van de elektronen zijn afhankelijk van de elektronen, de elektronen, de elektronenkostenstaat.
Hun bevindingen waren gepubliceerd in het dagboek Fysieke beoordeling toegepast op 26 maart 2025.
Bij Quantum Computing is de nauwkeurige en snelle detectie van de aanwezigheid of afwezigheid van een enkele elektron – laadstatus – cruciaal voor het lezen van kwantumbits of qubits. Schommelende ruis in het uitleesproces kan deze taak echter bijzonder uitdagend maken.
De Bayesiaanse methode van het team maakt het mogelijk om realtime bij het volgen van laadstaten in kwantumstippen te volgen, waardoor robuustere en betrouwbare metingen worden geboden dan conventionele benaderingen. De techniek handhaaft met name hoge prestaties, zelfs in de buurt van overgangspunten tussen ladingstoestanden, waar onderscheidende signalen vaak het moeilijkst zijn.
(a) Vergelijking van het geschatte foutenpercentage met behulp van de Bayesiaanse aanpak met de drempelmethode. (b) Opeenvolgende toestandsschatting volgens de Bayesiaanse methode. Meer schattingspunten worden verkregen in de buurt van de overgangspunten van de toestand dan met de conventionele drempelmethode. Credit: Motoya Shinozaki et al
“Dit werk laat zien hoe gegevensgestuurde benaderingen de precisie van kwantummetingen kunnen verbeteren,” zei Dr. Shinozaki. “Door het uitleesproces te verbeteren, draagt deze methode bij aan de bredere inspanning om op halfgeleider gebaseerd kwantum computing praktischer te maken.”
Naast potentiële toepassingen bij kwantum computing, kan de techniek ook de ontwikkeling van krachtige sensoren op nanoschaal ten goede komen en de studie van lokale elektronische eigenschappen in gecondenseerde materiesystemen ondersteunen.
De onderzoekers zijn van plan om hun Bayesiaanse schattingsbenadering toe te passen op een breder scala aan meetsystemen die worden gekenmerkt door complexe ruis, en om de methode te integreren met FPGA (veldprogrammeerbare Gate Array) hardware voor realtime implementatie. Dergelijke vorderingen kunnen uitleessnelheden versnellen en nieuwe wegen openen voor materiaalverkenning met behulp van op kwantum gebaseerde ladingsensoren.
Meer informatie:
Motoya Shinozaki et al, schatting van de ladingstaten in kwantumstippen met behulp van een Bayesiaanse aanpak, Fysieke beoordeling toegepast (2025). Doi: 10.1103/physrevplied.23.034078. Op arxiv: Doi: 10.48550/arxiv.2408.03110
Dagboekinformatie:
Fysieke beoordeling toegepast
,,
arxiv
Verstrekt door Tohoku University