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对话学者:牛津大学 Natalia Ares 博士

您好 Natalia,我们觉得您使用机器学习对量子点进行表征的研究很有吸引力。请介绍一下您决定采用这种方法进行测量的原因以及具体的做法。

我们之所以开始在实验室中使用机器学习技术,是因为我们发现在所有应用中量子器件在可扩展性方面有一个普遍存在的瓶颈:每个器件都必须进行表征和调谐,这需要探索巨大的参数空间。即使是经验丰富的研究人员,手动表征和调谐量子器件也很费时;如果有一大批量子器件,此工作就会一下子变得非常棘手。我们的研究通过自动化测量来应对这个难题。在我看来,要快速地从目前的少数量子比特器件扩大到技术上有实用价值的数量,这一点是关键。

在我们针对这一课题发表的第一篇论文中, 我们展示了机器学习算法如何高效地实时测量量子器件,将测量时间最多降低到四分之一。最近,我们还展示了在无人工输入的情况下,自动调谐量子器件的速度比人类专家更快。参数并非随控制信号单调变化,并且此变化也不是总能被预测,使得自动调谐器件的任务极其复杂:来自 DeepMind 的科学家和我在牛津大学的团队发现了一种算法,可以将“原始”双量子点器件调谐至可操作状态。我们认为通过这项技术有希望实现对大型量子电路的调谐。

机器学习还能应用到其他哪些测量场景?有什么优势和潜在的误区?

我认为机器学习技术在最优测量和控制方面存在巨大潜力,尤其是在量子电路复杂性持续增加的背景之下。它的主要优势会在探索多维参数空间等工作中展现。我认为主要误区就是认为现成的机器学习算法已经可以解决量子器件带来的表征和调谐挑战。我们意识到,必须对机器学习技术加以创新才能做出重大贡献。

您能讲述一下您的科学家生涯吗?

我来自阿根廷,曾在阿根廷的布宜诺斯艾利斯大学学习物理。我的硕士论文研究的是量子混沌,这是一个理论课题,着重研究扰动对量子系统的影响。毕业后,我想从事量子器件的实验实现,并移居法国攻读研究生。我开发了用于实现基于集成电路技术的长寿命量子比特的 SiGe 量子器件。六年多前我以博士后身份来到牛津大学,不久后获得了玛丽·斯克沃多夫斯卡·居里奖学金。从那时起,我被授予坦普顿独立研究奖学金,目前是皇家学会大学研究员。在牛津大学,我起初研究用于自旋量子比特读取和碳纳米管机电的射频反射测量法。目前,我的团队在研究针对量子比特可扩展性的机器学习,以及开发用于研究量子热力学的量子器件。

一路走来,我的学习与工作历程都十分顺利,也获得了很多贵人的帮助,对此我深感幸运。我认为导师和榜样的作用至关重要。特别是对从事科研工作的女性而言,我们所有人都必须更加努力地建立一些启发和引导机制,最重要的是,这些机制要能够减少对女性科研人员的歧视和额外挑战。

在量子热力学领域,您要解决哪些基本概念?

我的目标是研究量子器件中的热力学定律,在这一领域,涨落是一个重要课题,同时还会产生量子效应。量子热力学是物理学中一个发展十分迅猛的领域,但目前而言,其理论研究要远远领先于实验应用。我希望开发出一个实验平台,让它具备一些必要的实验工具,能用来研究量子引擎的效率等问题。了解量子领域中的热力学原理是构建纳米机器和实现能量采集的关键。同时,这也有助于在充分了解情况的基础上对机器设计与优化方案做出明智选择,从而为量子技术的工程应用奠定更坚实的基础,进而开发出全新的技术。

Zurich Instruments 的 UHFLI 锁相放大器为您的研究提供了怎样的帮助?

我们利用 UHFLI 通过射频反射测量法读取半导体器件的数据,并在与量子比特态相关的量子电容变化方面实现了创纪录的灵敏度,这对于快速准确地读取量子比特至关重要。得益于 UHFLI的强大性能,实验速度更快,实验流程更简洁。

我们还利用 UHFLI 在悬空碳纳米管中检测到了单电子隧穿驱动的相干纳米力学振荡。这类振荡此前从未被观测到,因为要想检测这种振荡,耦合强度和测量速度缺一不可,而这是极具挑战的一件事。但我们的实验同时满足了这两项要求,因此我们能将其背后的原理与激光原理联系起来。在此实验中,我们使用了 UHFLI自带的PID 控制器选件来生成校正电压以稳定机械性能。

您的团队有多少人?牛津大学还在进行哪些与量子信息相关的其他工作?

我领导的团队包括 3 名硕士生、7 名博士生和 4 名博士后。牛津大学是联网量子信息技术中心的成员,现已进入第二阶段。现阶段的研究主要涉及超导量子比特、离子阱、NV 色心、量子算法理论以及量子架构等。

您会如何安排业余时间?

我过去学过花样滑冰,但几年前我开始学习芭蕾舞。我小时候从未学习过任何古典舞,因此这对我来说绝对是一个挑战!我每年都会回到阿根廷,与家人和朋友享用马黛茶(一种与茶类似的传统饮品)。

Natalia Ares Group

Natalia Ares 博士(中间站立者)是牛津大学材料系的研究员。她领导的团队研究纳米级器件中的量子行为。

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