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インタビュー:オックスフォード大学 Dr. Natalia Ares

こんにちは、ナタリア、私たちは量子ドットを特徴付ける機械学習であなたの仕事を見つけました。 測定でこのアプローチを使用した理由と方法を教えてください。

すべての実装に共通する量子デバイスのスケーラビリティのボトルネックは、各デバイスの特性評価と調整が必要であり、大きなパラメーター空間の探索が必要であることに気付いたため、私たちは実験室で機械学習(ML)技術の使用を開始しました。 経験豊富な研究者であっても、量子デバイスを手動で特性評価および調整するには時間がかかります。 大量の量子デバイスの場合、タスクはすぐに手に負えなくなります。 私たちの仕事は、自動化を通じてこの課題に取り組んでいます。自動化は、今日の数キュービットのデバイスから技術的に有用な数にスケールする競争において重要だと思います。

このトピックに関する最初の論文では、機械学習アルゴリズムが量子デバイスをリアルタイムで効率的に測定し、測定時間を最大4分の1に短縮する方法を示しました。人間の入力。 パラメーターは非単調に変化し、制御信号によって常に予測できるとは限らないため、デバイスのチューニングは自動化するために非常に複雑なタスクになります:DeepMindの科学者とオックスフォードの私のグループは、「バージン」二重量子ドットデバイスを動作に動的にチューニングできるアルゴリズムを発見しました条件。 この技術は、大きな量子回路をチューニングするための有望なルートであると考えています。

MLは他のどの測定シナリオに適用できますか? 利点と潜在的な落とし穴は何ですか?

特に量子回路の複雑さが増すにつれて、最適な測定と制御のためのML技術に大きな可能性があると思います。 主な利点は、多次元パラメーター空間の探索などのタスクに見られます。 主な落とし穴は、既製の機械学習アルゴリズムが、量子デバイスが提示する特性評価とチューニングの課題を解決する準備ができていると信じることだと思います。 ML技術を革新して、大きな貢献をする必要があることに気付きました。

C科学者としてのあなたの旅について教えてください。

アルゼンチンのブエノスアイレス大学で物理学を学びました。 私の修士論文は量子カオス、量子システムに対する摂動の効果に焦点を当てた理論的プロジェクトでした。 卒業したとき、量子デバイスの実験的実現に取り組みたいと思い、大学院教育のためにフランスに移りました。 私は、集積回路技術に基づいた長寿命キュービットを実装するためのSiGe量子デバイスを開発しました。 6年以上前にポスドクとしてオックスフォードに到着し、その後まもなくマリー・スクウォドフスカ・キュリー・フェローシップを授与されました。 それ以来、私はTempleton Independent Research Fellowshipを授与され、現在はRoyal Society University Research Fellowです。 オックスフォード大学で、私は最初にスピンキュービット読み出しとカーボンナノチューブ電気機械の高周波反射率測定に取り組みました。 私のグループは現在、量子ビットのスケーラビリティのための機械学習と、量子熱力学を研究するための量子デバイスの開発に焦点を当てています。

これまでのところ、これは素晴らしい旅であり、私は素晴らしい人々のサポートから利益を得ることができたのは幸運でした。 メンターとロールモデルが不可欠であることに気付きました。 特に科学の女性にとって、私たちは皆、インスピレーションとガイダンスのメカニズム、そして最も重要な、女性が直面するバイアスと余分な課題を相殺するメカニズムの作成にもっと努力しなければならないと思います。

量子熱力学の分野で取り組む基本的な概念は何ですか?

私は、ゆらぎが重要であり、量子効果が生じる量子デバイスの熱力学の法則を研究することを目指しています。 量子熱力学は物理学の急速に進歩している分野ですが、その理論的発展は現在、実験的実装よりもはるかに進んでいます。 次のような質問を探求するために必要な成分を備えた実験的なプラットフォームを開発したい:量子エンジンの効率は? 量子アリーナの熱力学を理解することは、ナノマシンの構築とエネルギーハーベスティングの鍵となります。 また、デバイスの設計と最適化に関する十分な情報に基づいた選択を促進することにより、量子技術の工学的基盤を改善し、まったく新しい技術を明らかにする可能性があります。

Zurich Instruments UHFLIロックインアンプはどのように作業に役立ちますか?

UHFLIは、半導体デバイスの無線周波数反射率測定に使用されます。 高速かつ正確な量子ビット読み出しの鍵となる、量子ビット状態に関連する量子静電容量の変化に対する記録的な感度を達成しました。 UHFLIのおかげで、実験はより速く簡単になりました。

また、UHFLIを使用して、浮遊カーボンナノチューブ内の 単一電子トンネリングによって駆動されるコヒーレントナノメカニカル振動 を検出しました。 これらの振動を検出するには、結合強度と測定速度の難しい組み合わせが必要であったため、これらの振動はこれまで観察されていません。 私たちの実験は両方の要件を達成し、バックアクションの物理学をレーザーの物理学と結びつけることができました。 この実験では、PID Controllerオプションを使用して、メカニズムを安定させるための補正電圧を生成しました。

あなたのグループの規模はどれくらいですか?また、他の量子情報関連の取り組みはオックスフォードで進行中ですか?

私は3人の修士学生、7人の博士課程学生、4人のポスドクのグループを率いています。 オックスフォード大学は、 ネットワーク化された量子情報技術ハブの一部であり、現在第2フェーズに入っています。 超伝導キュービット、トラップされたイオン、NV中心、および量子アルゴリズムと量子アーキテクチャの理論については、いくつか言及しています。

仕事をしていないときはどうしますか?

以前は芸術的なスケートをしていましたが、数年前にバレエを始めました。 私は子供の頃はクラシックダンスをしませんでしたので、本当に挑戦です! また、毎年アルゼンチンに戻り、家族や友人と「仲間」(お茶に似た伝統的な飲み物)を食べます。

Natalia Ares Group

Dr. Natalia Ares(中央に立つ)は、オックスフォード大学の材料学部の王立協会大学研究員です。 彼女は、ナノスケールデバイスの量子挙動を研究するグループを率いています。

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