Modélisation multi-échelle de l’environnement électromagnétique de bits quantiques

Publié le : 12 mars 2020

Modélisation multi-échelle de l’environnement électromagnétique de bits quantiques

Dans un futur proche, les technologies de l’information quantique pourraient amener à des percées dans le monde de l’informatique et des communications. Parmi les différentes approches basées sur les semi-conducteurs, l’utilisation de bits quantiques (qubit) sur SOI (Silicon on Insulator) est une approche alternative aux qubits supraconducteurs [1]. En effet, les qubits de spin sur SOI sont beaucoup plus compacts et ont montrés ces dernières années des avancées considérables, avec un long temps de cohérence et une rotation rapide du spin.

Un défi à relever à l’heure actuelle est d’étudier la possibilité d’étendre le nombre de dispositifs unitaires au sein du réseau de qubit de spin sur SOI, en prenant en compte la plateforme électronique en technologie CMOS, permettant le contrôle, la lecture et l’initialisation de l’état quantique des qubits [2]. L’objectif principal de la thèse est d’évaluer différentes stratégies pour l’implémentation du contrôle de spin par utilisation de signaux micro-ondes dans le cadre de réseaux bidimensionnels de qubits.

Le candidat aura pour mission de i) caractériser des structures de test RF (radiofréquence) à très basse température en utilisant un équipement à l’état de l’art et comparer les résultats obtenus avec des simulations électromagnétiques spécifiques, ii) développer une boîte à outils pour permettre une optimisation multi-échelle allant du qubit unitaire au réseau de qubits, iii) intégrer le contrôle RF du spin dans le cadre d’un réseau bidimensionnel de qubits utilisant les technologies silicium du CEA-LETI.

Ces travaux de thèse s’effectueront dans le cadre d’un projet de collaboration tripartite ente le CEA-LETI, le CEA-IRIG et le CNRS-Institut Néel (ERC “Qucube”).

[1] Maurand, R. et al. A CMOS silicon spin qubit, Nat. Communications 7, 13575 (2016).

[2] Meunier, T. et al. Towards scalable quantum computing based on silicon spin, Symp. on VLSI Technology, 2019.

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