(57)【要約】  本発明は量子ビット検出システム及び方法に関する。検出システムは試験モジュール及び予測モジュールを含む。試験モジュールは量子ビットを撮像するように構成された撮像デバイスを含む。予測モジュールは、モジュールと通信接続されており、少なくとも１つの取得された画像に基づき予測情報を出力するように構成された機械学習モデルを含む。検出方法は、撮像デバイスにより量子ビットを撮像すること；取得された画像をトレーニングされた機械学習モデルへ入力すること；及び少なくとも取得された画像に基づき予測情報を機械学習モデルにより出力することを含む。
2021535483.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像デバイスにより量子ビットを撮像すること；
取得された画像を機械学習モデルへ入力すること；及び
少なくとも前記取得された画像に基づき予測情報を前記機械学習モデルにより出力することを含む、量子ビット検出方法。
【請求項２】
検出データを取得するために前記量子ビットを検出デバイスにより検出すること；
前記検出データを前記機械学習モデルへ入力すること；及び
試験データ及び前記取得された画像に基づき予測情報を前記機械学習モデルにより出力することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記量子ビットの設計情報を取得すること；
前記量子ビットの前記設計情報を前記機械学習モデルへ入力すること；及び
前記設計情報、前記試験データ及び前記取得された画像に基づき予測情報を前記機械学習モデルにより出力することをさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記撮像デバイスは、走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）、走査型トンネル顕微鏡（ＳＴＭ）、赤外線撮像デバイス、紫外線撮像デバイス、及び可視光線範囲における撮像デバイスを含む、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記撮像デバイスは量子ビット作成プロセスにおいて撮像を行うように構成され、前記作成プロセスは複数の工程を含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記撮像デバイスは量子ビットの作成が完了した後に撮像を行うように構成される、請求項４に記載の方法。
【請求項７】
前記予測情報は定量的情報及び定性的情報を含む、請求項４に記載の方法。
【請求項８】
前記定量的情報は、作業周波数、コヒーレンス時間、及び結合強度のうちの少なくとも１つを含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記定性的情報は量子ビットの分類を含む、請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
前記機械学習モデルは畳み込み型ニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、ディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ）、及び再帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ）を含む、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
検出デバイスにより量子ビットを検出すること；
試験データを前記機械学習モデルへ入力すること；及び
前記試験データ及び前記取得された画像に基づき予測情報を前記機械学習モデルにより出力することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
量子ビットを撮像するように構成された撮像デバイスを含む試験モジュール；及び
前記試験モジュールと通信接続された予測モジュールであって、少なくとも１つの取得された画像に基づき予測情報を出力するように構成された機械学習モデルを含む予測モジュールを含む、量子ビット検出システム。
【請求項１３】
前記試験モジュールは、検出データを取得するように量子ビットを検出するように構成された検出デバイスをさらに含む、請求項１２に記載の量子ビット検出システム。
【請求項１４】
前記撮像デバイスは、走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）、走査型トンネル顕微鏡（ＳＴＭ）、赤外線撮像デバイス、紫外線撮像デバイス、及び可視光線範囲における撮像デバイスを含む、請求項１２に記載の量子ビット検出システム。
【請求項１５】
前記機械学習モデルは畳み込み型ニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、ディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ）、及び再帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ）を含む、請求項１２に記載の量子ビット検出システム。
【請求項１６】
相互作用モジュール及び監視モジュールをさらに含み、前記監視モジュールは前記予測モジュールと通信接続されており、前記相互作用モジュールは前記予測モジュール及び前記監視モジュールと通信接続される、請求項１２に記載の量子ビット検出システム。
【請求項１７】
試験制御モジュールをさらに含み、前記試験制御モジュールは前記試験モジュールと前記予測モジュールとの間に在り、これらと通信接続されており、前記試験制御モジュールは撮像データ生成モジュール、撮像データ読み出しモジュール、量子ビット試験生成モジュール、及び量子ビット試験データ読み出しモジュールを含む、請求項１２に記載の量子ビット検出システム。
【請求項１８】
前記予測モジュールは量子ビット欠陥判断及び特性予測モジュールを含む、請求項１２に記載の量子ビット検出システム。
【請求項１９】
プロセッサ及び非一時的ストレージ媒体を含む、量子ビット検出デバイスであって、
前記非一時的ストレージ媒体は、命令セットを格納し、前記命令セットは、プロセッサにより実行されると、
撮像デバイスが量子ビットを撮像することを可能にするように構成されたデバイス；
取得された画像を機械学習モデルへ入力するように構成されたデバイス；及び
前記機械学習モデルが少なくとも前記取得された画像に基づき予測情報を出力することを可能にするように構成されたデバイスを実装する、量子ビット検出デバイス。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、その開示の全体を参照により本明細書に援用する２０１８年９月５日出願の中国特許出願第２０１８１１０２９９３０．４号「QUBIT DETECTION SYSTEM AND DETECTION METHOD」からの優先権を主張する。
【０００２】
技術分野
本開示は検出の分野に関し、特に量子ビット検出システム及び検出方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
背景
量子計算及び量子情報は、量子力学の原理に基づき計算及び情報処理タスクを達成するための複数の学問領域にわたるものであり、量子物理学、コンピュータサイエンス、情報科学及び他の学問領域に密接に関係する。量子計算及び量子情報は、最近２０年間に急速に発展してきた。因数分解、非構造化検索、及び他のシナリオにおける量子コンピュータベース量子アルゴリズムは古典的コンピュータに基づく既存アルゴリズムをはるかに越える性能を示してきており、したがってこの方向が既存計算能力を越えると期待されている。
【０００４】
量子コンピュータの基本的特徴の１つは使用する情報単位がビットではなく量子ビットであるということである。量子ビットは、電子のような粒子であってもよいし素励起状態にある他の準粒子であってもよい。電子に関しては、スピンアップが１を表し、スピンダウンは０を表す。スピンアップとスピンダウンとの両方を有する量子状態は重ね合せ状態と呼ばれる。重ね合せ状態にある少数の粒子は大量の情報を運び得る。１００個の粒子だけの重ね合せ状態は１〜２１００の数を表し得る。量子コンピュータは、粒子を叩くためにレーザパルスを使用し得る、又は量子ビットを操作するためにこのような方法を使用し得る。
【０００５】
現時点で、量子ビットの主要実施方法は超伝導ジョセフソン接合、イオントラップ、磁気共鳴、トポロジカル量子などを含む。研究者は通常、作成から取得される量子ビットが欠陥を有するかどうかを判断するために、そしてその予備的特性パラメータを取得するために、作成から取得される量子ビットを検出するために電子機器を使用する。このタイプの方法は時間がかかり且つ労働集約的である。特に超伝導ジョセフソン接合に基づく量子ビットに関して、検出は低温環境（液体ヘリウム温度）において行われる必要があり、低温環境を得る費用は非常に高い。したがって、低温環境における検出の費用も非常に高い。他方で、従来技術における量子ビットの検出は量子ビットの作成が完了した後だけに行われ得る。換言すれば、欠陥が量子ビットの作成中に発生すれば、欠陥は従来技術に基づく検出方法により検出され得ない。上記に基づき、従来技術における量子ビットの検出手段は高価なだけでなく、大規模工業化後の量子ビットの作成の将来必要性を満足するのが困難である。
【０００６】
上記に基づき、量子ビット検出デバイス及び方法が上記技術的問題を解決するために必要とされる。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００７】
発明の概要
本開示の一態様における一実施形態によると、撮像デバイスにより量子ビットを撮像すること；取得された画像を機械学習モデルへ入力すること；及び少なくとも取得された画像に基づき予測情報を機械学習モデルにより出力することを含む量子ビット検出方法が提供される。
【０００８】
好適には、量子ビットは検出データを取得するために検出デバイスにより検出され；検出データは機械学習モデルへ入力され；機械学習モデルは試験データと取得された画像とに基づき予測情報を出力する。
【０００９】
好適には、量子ビットの設計情報が取得され；量子ビットの設計情報は機械学習モデルへ入力され；機械学習モデルは設計情報、試験データ及び取得された画像に基づき予測情報を出力する。
【００１０】
好適には、撮像デバイスは走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ：scanning electron microscope）及び走査型トンネル顕微鏡（ＳＴＭ：scanning tunneling microscope）を含む。
【００１１】
好適には、撮像デバイスは量子ビット作成プロセスにおいて撮像を行い、作成方法は複数の工程を含む。
【００１２】
好適には、撮像デバイスは量子ビットの作成が完了した後に撮像を行う。
【００１３】
好適には、予測情報は定量的情報及び定性的情報を含む。
【００１４】
好適には、定量的情報は作業周波数、コヒーレンス時間及び結合強度のうちの少なくとも１つを含む。
【００１５】
好適には、定性的情報は量子ビットの分類を含む。
【００１６】
本発明の別の態様におけるいくつかの実施形態によると、量子ビットを撮像するように構成された撮像デバイスを含む試験モジュールと、試験モジュールと通信接続された予測モジュールであって、少なくとも１つの取得された画像に基づき予測情報を出力するように構成された機械学習モデルを含む予測モジュールとを含む量子ビット検出システムが提供される。
【００１７】
好適には、試験モジュールは、検出データを取得するように量子ビットを検出するように構成された検出デバイスをさらに含む。
【００１８】
好適には、撮像デバイスは走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）及び走査型トンネル顕微鏡（ＳＴＭ）を含む。
【００１９】
好適には、機械学習モデルは畳み込み型ニューラルネットワーク（ＣＮＮ：convolutional neural network）、ディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ：deep neural network）及び再帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ：recurrent neural network）を含む。
【００２０】
好適には、量子ビット検出システムは相互作用モジュール及び監視モジュールをさらに含み、監視モジュールは予測モジュールと通信接続されており、相互作用モジュールは予測モジュール及び監視モジュールと通信接続される。
【００２１】
好適には、量子ビット検出システムは試験制御モジュールをさらに含み、試験制御モジュールは、試験モジュールと予測モジュールとの間に在り、これらと通信接続され、試験制御モジュールは撮像データ生成モジュール、撮像データ読み出しモジュール、量子ビット試験生成モジュール、及び量子ビット試験データ読み出しモジュールを含む。
【００２２】
好適には、予測モジュールは量子ビット欠陥判断及び特性予測モジュールを含む。
【００２３】
本発明の別の態様のいくつかの実施形態によると、プロセッサ及び非一時的ストレージ媒体を含む量子ビット検出デバイスが提供され、非一時的ストレージ媒体は命令セットを格納し、命令セットは、プロセッサにより実行されると、撮像デバイスが量子ビットを撮像することを可能にするように構成されたデバイスと、取得された画像を機械学習モデルへ入力するように構成されたデバイスと、機械学習モデルが少なくとも取得された画像に基づき予測情報を出力することを可能にするように構成されたデバイスとを実装する。
【００２４】
図面の簡単な説明
本明細書において説明される添付図面は、本開示のさらなる理解を提供するとともに本開示の一部を構成するために使用される。本開示の例示的実施形態及びその記述は、本開示を説明するために使用されており、本開示に対する不適切な制限を構成しない。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本発明のいくつかの実施形態に基づく量子ビット検出システムのフレームワーク線図である。
【図２】本発明のいくつかの実施形態に基づく量子ビット検出方法のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
１００  量子ビット検出システム
２００  量子ビット作成プロセス
２  試験モジュール
２１  撮像デバイス
２２  検出デバイス
３  試験制御モジュール
３１  撮像データ生成モジュール
３２  撮像データ読み出しモジュール
３３  量子ビット試験生成モジュール
３４  量子ビット試験データ読み出しモジュール
４  予測モジュール
４１  量子ビット欠陥判断及び特性予測モジュール
４２  機械学習モデル
５  相互作用モジュール
６  監視モジュール
【００２７】
詳細な説明
前述の概要及びいくつかの実施形態の以下の詳細説明は添付図面を参照して読むとより良く理解されることになる。いくつかの実施形態の機能ブロックを示す簡略図の観点では、機能ブロックはハードウェア回路間の分割を必ずしも示さない。したがって、例えば、機能ブロックのうちの１つ又は複数（プロセッサ又はメモリなど）は、単一ハードウェア（汎用信号プロセッサ又は１個のランダムアクセスメモリ、ハードディスクなど）又は複数のハードウェアで実現され得る。同様に、プログラムは、例えば、独立プログラムであってもよく、オペレーティングシステム内のルーチン内へ組み込まれてもよく、設置されたソフトウェアパッケージ内の機能であってもよい。いくつか実施形態は添付図面内に示される配置及びツールに限定されないということを理解すべきである。
【００２８】
本開示において使用されるように、単数で列挙される又は単語「１つの（a）」又は「１つの（an）」が先行する要素又は工程は、明示的に述べられない限り複数の要素又は工程を排除しないものと理解されるべきである。加えて、「一実施形態」への参照は、列挙された特徴もまた取り込む追加実施形態の存在を排除すると解釈されるように意図されていない。正反対のことが明言されない限り、特定属性を有する要素又は要素群を「含む（include）」、「含む（comprise）」又は「有する」実施形態は、当該属性を有しない追加のこのような要素を含み得る。
【００２９】
図１はいくつかの実施形態による量子ビット検出システム１００を示す。図１の右側に示す量子ビットシステム１００は、試験モジュール２、試験制御モジュール３、予測モジュール４、相互作用モジュール５、及び監視モジュール６を含む。量子ビット作成プロセス２００が図１の左側に示される。プロセス２００は図に示すように複数の工程：工程１、工程２、．．．、工程ｋ、．．．、及び工程ｎを含み得る。
【００３０】
いくつかの実施形態では、試験モジュール２は撮像デバイス２１及び検出デバイス２２を含む。撮像デバイス２１は走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）であり得、検出デバイス２２は従来技術において量子ビットを検出することができる任意の既知のデバイスであり得る。走査型電子顕微鏡２１は量子ビットを撮像するように構成され得、撮像は量子ビット作成プロセスにおける任意の工程において発生し得る。
【００３１】
いくつかの実施形態では、撮像デバイス２２はまた走査型トンネル顕微鏡（ＳＴＭ）であり得、検出デバイス２２は従来技術において量子ビットを検出することができる任意の既知の電子デバイスであり得る。走査型トンネル顕微鏡２２は量子ビットを撮像するように構成され得、撮像は量子ビット作成プロセスにおける任意の工程において発生し得る。
【００３２】
いくつかの実施形態では、撮像デバイス２２はまた、赤外線撮像デバイス及び可視光周波数範囲内の光学撮像デバイスなど当業者に知られた他の撮像デバイスを含み得る。これらのデバイスは作成プロセスにおける任意の１つ又は複数の工程において量子ビットを撮像するために使用され得る。
【００３３】
いくつかの実施形態では、試験制御モジュール３は、撮像データ生成モジュール３１、撮像データ読み出しモジュール３２、量子ビット試験生成モジュール３３、及び量子ビット試験データ読み出しモジュール３４を含む。試験制御モジュール３は試験モジュール２と通信接続される。
【００３４】
撮像データ生成モジュール３１は、撮像デバイス２１が試験要求に従って要求試験を行い、かつ撮像中に形成された画像及び収集されたパラメータを取得するように、撮像に必要とされる試験要求（特別な撮像パラメータ及び撮像時間など）を生成し、生成された撮像試験要求を撮像デバイス２１へ送信するように構成される。次に、撮像中に形成された画像及び収集されたパラメータは撮像データ読み出しモジュール３２へ送信される。いくつかの実施形態では、撮像デバイス２１が走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）である場合、データ生成モジュール３１はＳＥＭ試験要求を生成し、試験要求をＳＥＭへ送信し、そして要求試験を行うようにＳＥＭを制御し、ＳＥＭ画像収集中にＳＥＭ画像及びパラメータを生成する。取得された画像は少なくとも１つの画像（通常は複数の画像）を含む。複数の画像は連続的に又は間隔を置いて取得され得る。ＳＥＭ画像収集中に取得されたＳＥＭ画像及びパラメータは撮像データ読み出しモジュール３２へ送信される。
【００３５】
いくつかの実施形態では、撮像デバイス２１が走査型トンネル顕微鏡（ＳＴＭ）である場合、データ生成モジュール３１はＳＴＭ試験要求を生成し、試験要求をＳＴＭへ送信し、そして要求試験を行うようにＳＴＭを制御し、ＳＴＭ画像収集中にＳＴＭ画像及びパラメータを生成する。取得された画像は少なくとも１つの画像（通常は複数の画像）を含む。複数の画像は連続的に又は間隔を置いて取得され得る。ＳＴＭ画像収集中に取得されたＳＴＭ画像及びパラメータは撮像データ読み出しモジュール３２へ送信される。
【００３６】
いくつかの実施形態では、撮像デバイス２１は感光性結合デバイス（ＣＣＤ）などの可視光周波数範囲内の光学撮像デバイスである。光学撮像デバイスは作成プロセスにおける１つ又は複数の工程において量子ビットを撮像するために使用され、取得された画像は少なくとも１つの画像（通常は複数の画像）を含む。複数の画像は連続的に又は間隔を置いて取得され得る。取得された画像は撮像データ読み出しモジュール３２へ送信される。
【００３７】
いくつかの実施形態では、撮像デバイス２１は赤外線撮像デバイスである。赤外線撮像デバイスは作成プロセスにおける１つ又は複数の工程において量子ビットを撮像するために使用される。取得された画像は少なくとも１つの画像（通常は複数の画像）を含む。複数の画像は連続的に又は間隔を置いて取得され得る。取得された画像は撮像データ読み出しモジュール３２へ送信される。
【００３８】
いくつかの実施形態では、撮像デバイス２１は紫外線撮像デバイスである。紫外線撮像デバイスは作成プロセスにおける１つ又は複数の工程において量子ビットを撮像するために使用される。取得された画像は少なくとも１つの画像（通常は複数の画像）を含む。複数の画像は連続的に又は間隔を置いて取得され得る。取得された画像は撮像データ読み出しモジュール３２へ送信される。
【００３９】
量子ビット試験生成モジュール３３は、検出デバイス２２が試験要求に従って要求試験を行い、かつ試験結果を取得するように、量子ビットを検出するために必要な試験要求を生成し、そして生成された試験要求を検出デバイス２２へ送信するように構成される。試験結果は量子ビットの作業周波数、量子ビットのコヒーレンス時間、量子ビットの結合強度などを含み得る。取得された試験結果は量子ビット試験データ読み出しモジュール３４へ送信される。
【００４０】
いくつかの実施形態では、予測モジュール４は、量子ビット欠陥判断及び特性予測モジュール４１と、機械学習モデル４２とを含む。予測モジュール４は試験制御モジュール３と通信接続される。
【００４１】
いくつかの実施形態では、機械学習モデル４２はトレーニングされた畳み込み型ニューラルネットワーク（ＣＮＮ）であり得る。畳み込み型ニューラルネットワークのトレーニングデータは、ユーザにより入力された量子ビット設計図（ｇｄｓファイル）と、量子ビット作成プロセスにおいて取得され、かつ撮像データ読み出しモジュール３３により送信された画像（画像自体、画像収集中のパラメータ、撮像のための試験要求などを含む）と、検出デバイス２２により量子ビットを試験することにより取得され、かつ量子ビット試験データ読み出しモジュール３４により送信された、試験結果、試験パラメータなどとを含み得る。これらの試験結果は量子ビットの作業周波数、量子ビットのコヒーレンス時間、量子ビットの結合強度などを含み得る。
【００４２】
いくつかの実施形態では、撮像デバイスはＳＥＭである。畳み込み型ニューラルネットワークのトレーニングデータは、ユーザにより入力された量子ビット設計図（ｇｄｓファイル）と、量子ビット作成プロセスにおいて取得され、かつ撮像データ読み出しモジュール３３により送信されたＳＥＭ画像（ＳＥＭ画像自体、ＳＥＭ画像収集中のパラメータ、ＳＥＭ撮像のための試験要求などを含む）と、検出デバイス２２により量子ビットを試験することにより取得され、量子ビット試験データ読み出しモジュール３４により送信された、試験結果、試験パラメータなどを含み得る。これらの試験結果は量子ビットの作業周波数、量子ビットのコヒーレンス時間、量子ビットの結合強度などを含み得る。
【００４３】
いくつかの実施形態では、撮像デバイスはＳＴＭである。畳み込み型ニューラルネットワークのトレーニングデータは、ユーザにより入力された量子ビット設計図（例えば、限定しないがｇｄｓファイル）と、量子ビット作成プロセスにおいて取得され、かつ撮像データ読み出しモジュール３３により送信されたＳＴＭ画像（ＳＴＭ画像自体、ＳＴＭ画像収集中のパラメータ、ＳＴＭ撮像のための試験要求などを含む）と、検出デバイス２２により量子ビットを試験することにより取得され、かつ量子ビット試験データ読み出しモジュール３４により送信された、試験結果、試験パラメータなどを含み得る。これらの試験結果は量子ビットの作業周波数、量子ビットのコヒーレンス時間、量子ビットの結合強度などを含み得る。
【００４４】
いくつかの実施形態では、撮像デバイスは光学デバイスである。特に、光学デバイスは、可視光周波数範囲内の撮像デバイス又は赤外線撮像デバイスを含む。上記ＳＥＭ又はＳＴＭ撮像デバイスと同様に、赤外線撮像デバイスだけでなく可視光周波数範囲内の撮像デバイスにより形成される画像、撮像中のパラメータ、及び撮像のための試験要求はすべて畳み込み型ニューラルネットワークのトレーニング入力として使用され得る。
【００４５】
いくつかの実施形態では、畳み込み型ニューラルネットワークのトレーニングが完了した後、量子ビットの特性が実際の入力に基づき判断及び予測され得、この判断及び予測の結果は量子ビット欠陥判断及び特性予測モジュール４１へ送信される。実際の入力は量子ビット作成プロセスにおいて行われる試験の結果を含む。具体的には、量子ビットのＳＥＭ撮像は例えばＳＥＭデバイスを使用することにより量子ビット作成プロセスにおいて行われ、撮像は作成プロセスにおける任意の工程又は複数の工程において発生し得る。撮像データはトレーニングされた畳み込み型ニューラルネットワークへ送信され、量子ビットの作業周波数、量子ビットのコヒーレンス時間、量子ビットの結合強度などを含む量子ビットの定量的情報が畳み込み型ニューラルネットワークにより提供される。定量的情報はさらに、出力のために量子ビット欠陥判断及び特性予測モジュールへ送信される。量子ビット欠陥判断及び特性予測モジュールは、定量的情報を直接出力してもよいし、量子ビット特性の分類などの定性的情報を定量的情報に基づき提供してもよい。
【００４６】
いくつかの実施形態では、必要とされるトレーニングは、様々なタイプの量子ビット及び様々な量子ビット設計に従って畳み込み型ニューラルネットワーク上で行われ得る。加えて、作成される量子ビットサンプルは量子ビットの特性（例えば、限定しないが、量子ビットの作業周波数、量子ビットのコヒーレンス時間及び量子ビットの結合強度）の試験値を取得するために定期的に試験され得る。実際の量子ビット特性測定値と畳み込み型ニューラルネットワークの予測値とを比較することにより、畳み込み型ニューラルネットワークが再トレーニング及び調整される必要があるかどうかが判断される。
【００４７】
他のいくつかの実施形態では、機械学習モデル４２はディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ）又は再帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ）であり得る。ＤＮＮ及びＲＮＮのトレーニングプロセス及び出力プロセスは上記畳み込み型ニューラルネットワーク（ＣＮＮ）のものに似ている。当業者はまた、機械学習モデル４２として当該技術分野において知られた任意の他のアルゴリズムを使用し得る。
【００４８】
いくつかの実施形態では、量子ビット検出システム１００は相互作用モジュール５及び監視モジュール６をさらに含む。相互作用モジュール５は、予測モジュール４及び監視モジュール６と通信接続される。監視モジュール６は、試験制御モジュール３、予測モジュール４、相互作用モジュール５、及び量子ビット作成プロセス１００と通信接続される。相互作用モジュール５は、ユーザ入力及び出力機能を支援し、ユーザの入力情報及び様々なパラメータを必要に応じて予測モジュール４及び監視モジュール６へ送信し、そして予測モジュール４により生成された予測結果出力をユーザへ表示するように構成される。監視モジュール６は、試験制御モジュール３、予測モジュール４、相互作用モジュール５、及び量子ビット作成プロセス１００を監視する。
【００４９】
いくつかの実施形態では、予測モジュール４が予測定性的及び定量的情報を取得した後、予測定性的及び定量的情報はさらに相互作用モジュール５及び監視モジュール６へ送信され、ユーザは予測定性的及び定量的情報を監視モジュール６を介し取得する。これらの定性的及び定量的情報に基づき、ユーザは、量子ビット作成プロセスにおいてリアルタイムで様々なパラメータを適応的に調整し得る。これらの適応型調整は、限定しないが、単一作成工程（工程ｎなど）上の調整を含み、最適化全体はまた、量子ビット作成が完了した後に量子ビット作成プロセス全体に対し行われ得る。したがって量子ビットの作成収率（イールド（Yield））が改善され得る。
【００５０】
いくつかの実施形態では、量子ビット検出方法が提供される。図２に示すように、検出方法は、撮像デバイスにより量子ビットを撮像すること、及び取得された画像をトレーニングされた機械学習モデルへ入力することを含む。トレーニングプロセスは上に説明した通りであり得る。機械学習モデルは予測情報を少なくとも取得された画像に基づき出力する。
【００５１】
いくつかの実施形態では、撮像デバイスはＳＥＭであり、機械学習モデルは畳み込み型ニューラルネットワーク（ＣＮＮ）である。
【００５２】
いくつかの実施形態では、撮像デバイスはＳＴＭであり、機械学習モデルは畳み込み型ニューラルネットワーク（ＣＮＮ）である。
【００５３】
いくつかの実施形態では、撮像デバイスは可視光周波数範囲内の撮像デバイスであり、機械学習モデルは畳み込み型ニューラルネットワーク（ＣＮＮ）である。
【００５４】
いくつかの実施形態では、撮像デバイスは赤外線撮像デバイスであり、機械学習モデルは畳み込み型ニューラルネットワーク（ＣＮＮ）である。
【００５５】
いくつかの実施形態では、撮像デバイスは紫外線撮像デバイスであり、機械学習モデルは畳み込み型ニューラルネットワーク（ＣＮＮ）である。
【００５６】
いくつかの実施形態では、機械学習モデルはディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ）である。
【００５７】
いくつかの実施形態では、機械学習モデルは再帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ）である。
【００５８】
いくつかの実施形態では、１つ又は複数のプロセスが、ＳＥＭによる撮像のために量子ビット作成デバイスプロセスにおいて選択される。取得された画像はトレーニングされた畳み込み型ニューラルネットワークモデルへ入力され、畳み込み型ニューラルネットワークモデルは取得された画像に基づき予測情報を出力する。予測情報は、量子ビットの作業周波数、量子ビットのコヒーレンス時間、量子ビットの結合強度などの定量的情報を含み、そして量子ビットの特性分類などの定性的情報も含み得る。予測情報に基づき、ユーザは、ある工程、又はいくつかの工程において量子ビットの特性を迅速に知り、したがってこれらの特性に基づき量子ビット作成プロセス１００を調整し得る。
【００５９】
いくつかの実施形態では、１つ又は複数のプロセスがＳＴＭによる撮像のために量子ビット作成デバイスプロセスにおいて選択される。取得された画像はトレーニングされた畳み込み型ニューラルネットワークモデルへ入力され、畳み込み型ニューラルネットワークモデルは取得された画像に基づき予測情報を出力する。予測情報は、量子ビットの作業周波数、量子ビットのコヒーレンス時間、量子ビットの結合強度などの定量的情報を含み、そして量子ビットの特性分類などの定性的情報も含み得る。予測情報に基づき、ユーザは、ある工程、又はいくつかの工程において量子ビットの特性を迅速に知り、したがってこれらの特性に基づき量子ビット作成プロセス１００を調整し得る。
【００６０】
様々な実施形態は量子ビット検出システムと検出方法とを一体化する。本開示の利点は限定しないが以下のものを含む。
【００６１】
本開示のシステム及び方法は、量子ビットの既存及び将来に実現される量産プロセスラインと効果的に一体化され得る。量子ビットの特性は、量子ビットの製造プロセスにおいて又は量子ビットの生産及び作成が完了した後に迅速に推定され得る。この迅速な推定に従って、量子ビット検出がより効率的に行われ得る。
【００６２】
本開示のシステム及び方法の迅速な推定に基づき、量子ビット生産プロセスの必要なパラメータ調整及び最適化が効果的に行われ得、これにより量子ビット生産ラインの全収率（イールド）を改善する。さらに、本開示のパラメータ調整及び最適化は、量子ビット作成が完了した後に行われることに限定されなく、量子ビット作成プロセスにおいてリアルタイムに調整され得、これは、量子ビット生産プロセスにおける収率を改善するためにより有益になり得る。
【００６３】
本開示では、撮像デバイスが量子ビットを検出するために使用され、機械学習モデルが量子から取得された画像を解析し、これにより量子ビットの定性的及び定量的情報予測を取得する。従来技術と比較して、本開示の技術的解決策の費用は極めて低く、量子ビットの量産の実施後の工業的応用において大きな利点を有する。
【００６４】
上記説明は限定的であるというよりむしろ例示的であるように意図されているということを理解すべきである。例えば、上述のいくつかの実施形態（及び／又はその様々な態様）は互いに組み合わせて使用され得る。加えて、特定状況又はコンテンツをいくつかの実施形態の教示へ適合させるためにいくつかの実施形態の範囲から逸脱することなく多くの修正がなされ得る。本明細書において説明される材料の寸法及びタイプはいくつかの実施形態のパラメータを限定するように意図されているが、これらの実施形態は決して限定的ではなく、例示的実施形態である。上記説明が精査された後、多くの他のいくつかの実施形態が当業者にとって明らかになる。したがって、いくつかの実施形態の範囲は、添付の特許請求の範囲及びこのような特許請求の範囲によりカバーされる等価物の全範囲を参照して判断されるべきである。添付の特許請求の範囲では、用語「含む（comprise）」及び「ここでは（wherein）」は用語「含む（include）」及び「ここでは（in which）」の普通語等価物として使用される。加えて、添付の特許請求の範囲において、用語「第１」「第２」、「第３」などは、印としてだけ使用されており、数値的要件をそれらの対象物に課すように意図されていない。加えて、添付の特許請求の範囲の制限は、このような請求項制限が追加構造無しに機能文が続く語句「．．．する手段」を明らかに使用しない限り及びそれを明らかに使用するまで手段プラス機能（means-plus-function）形式で書かれていない。
【００６５】
用語「含む（include）」、「含む（comprise）」又はその任意の他の変形は、一連の要素を含むプロセス、方法、商品又はデバイスがこれらの要素を含むだけでなく、明示的に列挙されない他の要素も含む、又はプロセス、方法、商品又はデバイスに固有な要素をさらに含むように非排他的包含をカバーするように意図されているということにさらに留意すべきである。さらなる制限が無い場合、「．．．を含む」により定義される要素は、当該要素を含むプロセス、方法、商品又はデバイスが他の同一要素をさらに有するということを排除しない。
【００６６】
当業者は、本開示のいくつかの実施形態が方法、装置又はコンピュータプログラム製品として提供され得るということを理解すべきである。したがって、本開示は、完全なハードウェア実施形態、完全なソフトウェア実施形態、又はソフトウェアとハードウェアとを組み合わせる実施形態の形式であり得る。さらに、本開示は、コンピュータ使用可能プログラムコードを含む１つ又は複数のコンピュータ使用可能ストレージ媒体（限定しないが、磁気ディスクメモリ、ＣＤ−ＲＯＭ、光メモリなどを含む）上に実装されるコンピュータプログラム製品の形式であり得る。
【００６７】
恒久的及び非恒久的、着脱可能及び着脱不能媒体を含むコンピュータ可読媒体は任意の方法又は技術により情報格納を実現し得る。情報はコンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール又は他のデータであり得る。コンピュータストレージ媒体の例は、限定しないが、相転移メモリ（ＰＲＡＭ：phase change memory）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ：static random access memory）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ：dynamic random access memory）、他のタイプのランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ：random access memory）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ：read-only memory）、電気的消去可能読み出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ：electrically erasable programmable read-only memory）、フラッシュメモリ又は他のメモリ技術、読み出し専用コンパクトディスク読み出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ：compact disk read-only memory）、デジタルバーサタイルディスク（ＤＶＤ：digital versatile disc）又は他の光学的ストレージを含み、磁気カセットテープ、磁気テープ磁気ディスクストレージ又は他の磁気ストレージデバイス、又は任意の他の非伝送媒体、及びコンピュータストレージ媒体はコンピュータデバイスによりアクセスされ得る情報を格納するため使用され得る。本明細書で定義されるように、コンピュータ可読媒体は、変調データ信号及び搬送波などの一時的コンピュータ可読媒体（一時的媒体）を含まない。
【００６８】
いくつかの例が、最良のモードを含むいくつかの実施形態を開示するとともに、当業者がいくつかの実施形態を実行すること（任意のデバイス又はシステムを製造及び使用することと、任意の組み合わせ方法を実施することとも含む）も可能にするために本明細書において使用される。いくつかの実施形態の保護範囲は特許請求範囲により定義され、当業者の思い付く他の例を含み得る。このような他の例が特許請求の範囲の文字通りの言葉と異ならない構造要素を有すれば、又は特許請求の範囲の文字通りの言葉から実質的に異ならない等価構造要素を含めば、これらは特許請求の範囲に入るように意図されている。
【図１】
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【図２】
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【国際調査報告】
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