A inferência bayesiana permite a rápida detecção de estados de carga de pontos quânticos

Uma equipe de pesquisa do Instituto Superior de Pesquisa de Materiais (WPI-AIMR da Universidade de Tohoku desenvolveu uma nova técnica para determinar com rapidez e precisão o estado de carga dos elétrons confinados em pontos quânticos semicondutores-componentes financiados dos sistemas de computação quântica. O método é baseado na inferência bayesiana, uma estrutura estatística que estima o estado mais provável de um sistema usando dados observados.

Liderado pelo Dr. Mopoya Shinozaki (Professora Assistente especialmente nomeada, WPI-AIMR) e Professora Associada Tomohiro Otsuka (também afiliada ao Instituto de Pesquisa de Comunicação Elétrica), a equipe demonstrou que o método de estimativa seqüencial de Bayesian supera significativamente o limite tradicional do limite das tecnologias, especialmente nas situações em que a medição do ruído de variações de variações.

Suas descobertas foram publicado no diário Revisão física aplicada em 26 de março de 2025.

Na computação quântica, a detecção precisa e rápida da presença ou ausência de um único elétron – seu estado de carga – é essential para ler bits quânticos ou qubits. No entanto, o ruído flutuante no processo de leitura pode tornar essa tarefa especialmente desafiadora.

O método bayesiano da equipe permite o rastreamento em tempo actual dos estados de carga em Pontos quânticosfornecendo medições mais robustas e confiáveis ​​do que as abordagens convencionais. Notavelmente, a técnica mantém o alto desempenho, mesmo perto de pontos de transição entre os estados de carga, onde os sinais distintivos geralmente são mais difíceis.

“Este trabalho demonstra como as abordagens orientadas a dados podem melhorar a precisão das medições quânticas”, disse o Dr. Shinozaki. “Ao aprimorar o processo de leitura, esse método contribui para o esforço mais amplo para tornar a computação quântica baseada em semicondutores mais prática”.

Além de possíveis aplicações em computação quânticaa técnica também pode beneficiar o desenvolvimento de sensores em nanoescala de alto desempenho e apoiar o estudo de propriedades eletrônicas locais em sistemas de matéria condensada.

Os pesquisadores planejam aplicar sua abordagem de estimativa bayesiana a uma ampla gama de sistemas de medição caracterizados por ruído complexo e integrar o método com o {hardware} FPGA (Array de Portão Programável em Campo) para implementação em tempo actual. Tais avanços podem acelerar as velocidades de leitura e abrir novos caminhos para exploração de materiais usando sensores de carga baseados em pontos quânticos.