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# Physique# Science des matériaux

Défis des qubits à points quantiques avec des interfaces Si/SiGe

Des recherches montrent des problèmes au niveau atomique qui impactent la performance des qubits dans les matériaux silicium-germanium.

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Table des matières

Les qubits en points quantiques sont des petites bits d'infos utilisées en informatique quantique. Ils dépendent de matériaux comme le silicium (Si) et le silicium-germanium (SiGe) pour bien fonctionner. Ces matériaux créent des environnements stables pour les qubits. Mais des problèmes peuvent survenir à cause du Désordre atomique aux Interfaces de ces matériaux. Ce désordre peut mener à des différences dans le comportement de chaque qubit, ce qui complique l'informatique quantique fiable.

En gros, si chaque qubit se comporte un peu différemment à cause de petits défauts ou irrégularités, ça rend leur utilisation ensemble plus compliquée. Comprendre ces problèmes au niveau atomique est crucial pour faire avancer la technologie quantique.

Comprendre les Interfaces Si/SiGe

Les hétérostructures SiGe sont créées en superposant du silicium et du silicium-germanium. Cette structure superposée est essentielle parce qu'elle peut produire des conditions idéales pour héberger des qubits en points quantiques. Les interfaces entre les couches devraient idéalement être lisses et uniformes. Mais en réalité, elles ont souvent des défauts et irrégularités au niveau atomique qui peuvent perturber la performance des qubits en points quantiques.

Quand ces matériaux sont fabriqués, différentes techniques sont utilisées pour surveiller leur structure atomique. La Microscopie à Tunneling par Balayage (STM) permet aux scientifiques d'observer la structure de surface de chaque couche pendant son dépôt. Ensuite, la Microscopie Électronique à Transmission par Champ Annulaire à Grand Angle (HAADF-STEM) est utilisée pour examiner la structure de ces couches de manière plus complète.

Techniques Utilisées pour l'Analyse

La première étape consiste à utiliser la STM pendant que les matériaux sont construits couche par couche. Cette technique montre à quoi ressemble la structure atomique au moment du dépôt. Elle révèle comment les matériaux interagissent à la surface pendant le processus de croissance.

Après, la HAADF-STEM fournit une vue en coupe de la structure. Cela permet aux scientifiques de voir des caractéristiques cachées qui ne sont peut-être pas apparentes à la surface. En combinant ces deux techniques, les chercheurs peuvent créer une image 3D détaillée de la structure atomique aux interfaces.

Désordre Atomique et Variabilité des Qubits

Un gros souci en informatique quantique, c'est la variabilité entre les qubits. Quand les qubits ne sont pas uniformes, ça peut mener à des résultats imprévisibles pendant les calculs. Cette variabilité peut être attribuée à des facteurs comme le désordre atomique aux interfaces entre les couches de silicium et de silicium-germanium.

L'intermixage atomique se produit quand le silicium et le germanium se mélangent à leurs frontières pendant la croissance. Ce mélange peut créer des barrières plus larges qui affectent la performance des qubits. De plus, la rugosité aux interfaces change la largeur du puits, impactant comment les qubits interagissent entre eux.

L'Importance de la Lissité des Interfaces

Pour garder la consistance entre les qubits, les interfaces doivent rester lisses et idéalement conformes à la structure atomique attendue. Toute irrégularité peut perturber la confinement des électrons dans les points quantiques et mener à une variabilité des niveaux d'énergie. Ce problème peut avoir des conséquences négatives sur les opérations des qubits, similaires à celles causées par le désordre de charge.

Ainsi, maintenir des interfaces plates et bien définies est essentiel pour garantir que les opérations quantiques se déroulent sans variations inattendues.

Division de Vallée dans les Points Quantiques

La division de vallée est un facteur crucial pour la performance des qubits en points quantiques. La variabilité dans la division de vallée peut mener à des niveaux d'énergie différents parmi les qubits. Cette différence devient significative car l'écart d'énergie entre les états des qubits est souvent très petit, et toute variabilité peut entraîner des erreurs pendant le calcul.

Des recherches ont montré que la division de vallée peut varier considérablement à cause du désordre à l'échelle atomique, ce qui en fait un point focal dans l'étude des points quantiques. Comprendre comment ces variations se produisent est crucial pour développer des systèmes de computation quantique cohérents.

Analyse Structurale des Points Quantiques

L'étude des points quantiques vise à mieux comprendre la structure atomique en jeu. En analysant la rugosité aux interfaces et l'étendue du désordre d'alliage, les chercheurs peuvent faire des prédictions éclairées sur la façon dont ces facteurs influencent la variabilité des qubits.

En utilisant les données combinées de la STM et de la HAADF-STEM, les chercheurs peuvent cartographier les caractéristiques des interfaces sur de grandes surfaces. Cette perspective plus large est essentielle pour tenir compte de la variabilité provenant du désordre de la structure atomique et modéliser comment cela impacte le comportement des qubits.

Modéliser et Prédire le Comportement des Qubits

Pour prédire comment ces facteurs influencent la performance des qubits, les chercheurs utilisent divers modèles théoriques. Ils simulent comment les changements dans la structure atomique se traduisent par des variations des niveaux d'énergie des points quantiques. Cela implique une modélisation computationnelle extensive pour évaluer l'impact des changements structurels sur les propriétés des qubits.

Ces efforts de modélisation peuvent aider à identifier combien de variabilité peut être attendue dans les appareils du monde réel. De plus, cela aide à développer des stratégies pour atténuer l'impact du désordre atomique sur la performance des qubits.

Concevoir de Meilleurs Qubits en Points Quantiques

Avec une meilleure compréhension de la structure atomique et de son impact sur la variabilité des qubits, la prochaine étape est de concevoir des qubits en points quantiques qui puissent surmonter ces défis. Cela peut impliquer d'ingénier les matériaux au niveau atomique, comme en plaçant sélectivement des couches de germanium pour créer des structures spécifiques qui améliorent la performance.

À travers un design soigné, les chercheurs espèrent créer des qubits avec des propriétés plus cohérentes. Améliorer le contrôle sur la croissance des matériaux et les processus de superposition permettra de construire des systèmes quantiques plus fiables.

Conclusion

Le chemin vers une informatique quantique fiable implique une plongée profonde dans les structures atomiques des matériaux de silicium et de silicium-germanium. En comprenant les complexités du désordre interfacial, les chercheurs peuvent faire des progrès significatifs vers le développement de qubits en points quantiques uniformes et fiables. De telles avancées ouvriront la voie à des dispositifs de computation quantique plus stables et efficaces.

À mesure que le domaine avance, la recherche continue de se concentrer sur l'optimisation de ces matériaux et sur la compréhension de leurs interactions atomiques. Cet effort joue un rôle crucial dans la réalisation du potentiel de l'informatique quantique et sa concrétisation en réalité pratique.

Source originale

Titre: Utilizing multimodal microscopy to reconstruct Si/SiGe interfacial atomic disorder and infer its impacts on qubit variability

Résumé: SiGe heteroepitaxial growth yields pristine host material for quantum dot qubits, but residual interface disorder can lead to qubit-to-qubit variability that might pose an obstacle to reliable SiGe-based quantum computing. We demonstrate a technique to reconstruct 3D interfacial atomic structure spanning multiqubit areas by combining data from two verifiably atomic-resolution microscopy techniques. Utilizing scanning tunneling microscopy (STM) to track molecular beam epitaxy (MBE) growth, we image surface atomic structure following deposition of each heterostructure layer revealing nanosized SiGe undulations, disordered strained-Si atomic steps, and nonconformal uncorrelated roughness between interfaces. Since phenomena such as atomic intermixing during subsequent overgrowth inevitably modify interfaces, we measure post-growth structure via cross-sectional high-angle annular dark field scanning transmission electron microscopy (HAADF-STEM). Features such as nanosized roughness remain intact, but atomic step structure is indiscernible in $1.0\pm 0.4$~nm-wide intermixing at interfaces. Convolving STM and HAADF-STEM data yields 3D structures capturing interface roughness and intermixing. We utilize the structures in an atomistic multivalley effective mass theory to quantify qubit spectral variability. The results indicate (1) appreciable valley splitting (VS) variability of roughly $\pm$ $50\%$ owing to alloy disorder, and (2) roughness-induced double-dot detuning bias energy variability of order $1-10$ meV depending on well thickness. For measured intermixing, atomic steps have negligible influence on VS, and uncorrelated roughness causes spatially fluctuating energy biases in double-dot detunings potentially incorrectly attributed to charge disorder.

Auteurs: Luis Fabián Peña, Justine C. Koepke, J. Houston Dycus, Andrew Mounce, Andrew D. Baczewski, N. Tobias Jacobson, Ezra Bussmann

Dernière mise à jour: 2023-06-27 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://arxiv.org/abs/2306.15646

Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2306.15646

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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