Robust quantum dots charge autotuning using neural networks uncertainty

这项研究提出了一种基于机器学习的程序，可以自动调整半导体自旋量子比特的电荷，最大限度地减少人工干预，解决了量子点技术扩展的一个重要挑战。该方法利用人工神经网络识别稳定图中的噪声过渡线，引导鲁棒的探索策略，利用神经网络的不确定性估计。在三个不同的单量子点技术的离线实验数据集中进行测试，该方法在最佳情况下实现了超过99%的调谐成功率，其中超过10%的成功直接归因于不确定性的利用。小训练集中高稳定图变异性的挑战性约束使我们能够评估所提出的程序的能力和限制。

本论文旨在使用机器学习的方法自动调整半导体自旋量子比特的电荷状态，以解决量子点技术扩展中的一个重要挑战。

该方法利用人工神经网络识别稳定图中的噪声过渡线，引导鲁棒的探索策略，利用神经网络的不确定性估计。这种方法在三个不同的单量子点技术的离线实验数据集上进行了测试，实现了超过99%的调谐成功率。

该论文的实验设计非常值得关注，使用了三个不同的单量子点技术的离线实验数据集，并且实现了超过99%的调谐成功率。此外，该方法还利用了神经网络的不确定性估计，使得成功率进一步提高。该论文为量子点技术的扩展提供了新思路。

最近在该领域中的相关研究包括“Automated Tuning of Semiconductor Double Quantum Dots into the Single-Electron Regime”和“Machine learning for improved tuning of semiconductor quantum dot arrays”。