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Enregistrement W4395090861 · doi:10.1117/12.3012606

Scalable fault tolerance: quantum technologies with silicon colour centres

2024· article· en· W4395090861 sur OpenAlexaff
Stephanie Simmons

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueQuantum Computing Algorithms and Architecture
Établissements canadiensPhoton Etc (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScalabilityFault toleranceComputer scienceQuantumQuantum computerSiliconDistributed computingOptoelectronicsMaterials scienceDatabasePhysicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The future global quantum internet will require high-performance matter-photon interfaces at scale. The highly demanding technological requirements indicate that the matter-photon interfaces currently under study all have potentially unworkable drawbacks, and there is a global race underway to identify the best possible new alternative. For overwhelming commercial and quantum reasons, silicon is the best possible host for such an interface. Silicon is not only the most developed integrated photonics and electronics platform by far, isotopically purified silicon-28 has also set records for quantum lifetimes at both cryogenic and room temperatures [1]. Despite this, the vast majority of research into photon-spin interfaces has notably focused on visible-wavelength colour centres in other materials. In this talk I will introduce a variety of silicon colour centres and discuss their properties in isotopically purified silicon-28. Some of these centres have zero-phonon optical transitions in the telecommunications bands [2], some have long-lived spins in their ground states [3], and some, including the newly rediscovered T centre, have both [4] and can be integrated into silicon photonics chips at scale [5]. [1] K. Saeedi, S. Simmons, J.Z. Salvail, et al. Science 342:830 (2013). [2] C. Chartrand, L. Bergeron, K.J. Morse, et al. Phys. Rev. B 98:195201 (2018). [3] K. Morse, R. Abraham, A. DeAbreu, et al. Science Advances 3:e1700930 (2017). [4] L. Bergeron, C. Chartrand, A.T.K. Kurkjian, et al. PRXQuantum 1:020301 (2020). [5] D. Higginbottom, A.T.K. Kurkjian, C. Chartrand et al. Nature 607:266 (2022).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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