Calibration automatique de boites quantiques assistée par réseaux de neurones et modèle physique

Description de l'offre : Les ordinateurs quantiques offrent de grandes promesses pour faire progresser la science, la technologie et la société en résolvant des problèmes au-delà des capacités des ordinateurs classiques. Lapos;une des technologies de bits quantiques (qubits) les plus prometteuses est celle des qubits de spin, basés sur des boîtes quantiques (BQ) tirant parti de la grande maturité et de lapos;évolutivité des technologies des semi-conducteurs. Cependant, lapos;augmentation du nombre de qubits de spin nécessite de surmonter dapos;importants défis dapos;ingénierie, tels que la calibration de charge dapos;un très grand nombre de BQ. Le processus de calibration des BQ implique de multiples étapes complexes qui sont actuellement effectuées manuellement par les expérimentateurs, ce qui est long et fastidieux. Il est maintenant crucial de résoudre ce problème afin dapos;accélérer la Ramp;D et de permettre la réalisation d’ordinateurs quantiques à grande échelle. Lapos;objectif de ce projet de post-doctorat est de développer un logiciel de calibration automatique de BQ combinant un réseau de neurones bayésien (BayNN) et un modèle physique reproduisant le comportement des dispositifs du CEA-Leti. Cette approche innovante tirant parti des estimations dapos;incertitude des BayNN et l’aspect prédictif du modèle permettra d’obtenir une solution de calibration automatique rapide et robuste aux non-idéalités des BQ.

Profil du candidat : Informatique et/ou physique, avec spécialisation en réseaux de neurones