機械学習を活用し、量子ドットの電圧を自動的に調整する手法を実証 ─大規模量子コンピューターの調整自動化に期待─

2026-03-06 東北大学

東北大学の研究チームは、機械学習を用いて半導体量子ドットの電圧調整を自動化する手法を開発した。量子コンピューターの実現には多数の量子ビットを精密に制御する必要があるが、従来は量子ドットの調整を研究者が手作業で行う必要があり、大規模化の障壁となっていた。本研究では、量子ドット測定から得られる電荷状態安定図をAIの画像解析モデルU-Netに学習させ、電荷遷移線を自動抽出する手法を提案した。さらに画像処理とクラスタリングを組み合わせることで、仮想ゲートの定義や単一電子領域の特定を自動化することに成功した。本手法により、多数の半導体スピン量子ビットの調整作業を効率化でき、人手では困難な規模の量子デバイス制御が可能になると期待される。成果は学術誌「Scientific Reports」に掲載された。

機械学習を活用し、量子ドットの電圧を自動的に調整する手法を実証 ─大規模量子コンピューターの調整自動化に期待─
図1. 本手法全体の流れ。測定で得られた電荷状態安定図をU-Netモデルに入力し、電荷遷移線を自動的に抽出。その後、ハフ変換で直線検出を行い、その結果をクラスタリングする。最終的には単一電子領域を仮想ゲート軸で表示するところまで自動で行うことができる。

<関連情報>

U-Netとクラスタリングを用いた量子ドットにおける単一電子領域の自動検出と仮想ゲートの定義 Automatic detection of single-electron regime and virtual gate definition in quantum dots using U-Net and clustering

Yui Muto,Michael R. Zielewski,Motoya Shinozaki,Kosuke Noro & Tomohiro Otsuka
Scientific Reports  Published:14 February 2026
DOI:https://doi.org/10.1038/s41598-026-38889-7

Abstract

To realize practical quantum computers, a large number of quantum bits (qubits) will be required. Semiconductor spin qubits offer advantages such as high scalability and compatibility with existing semiconductor technologies. However, as the number of qubits increases, manual qubit tuning becomes infeasible, motivating automated tuning approaches. In this study, we use U-Net, a neural network method for object detection, to identify charge transition lines in experimental charge stability diagrams. The extracted charge transition lines are analyzed using the Hough transform to determine their positions and angles. Based on this analysis, we obtain the transformation matrix to virtual gates. Furthermore, we identify the single-electron regime by clustering the Hough transform outputs. We also show the single-electron regime within the virtual gate space. These sequential processes are performed automatically. This approach will advance automated control technologies for large-scale quantum devices.

1601コンピュータ工学
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