Гетерогенна система на кристалі з нейромережевим керуванням для стабілізації станів кубіта в умовах квантового шуму

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorСвєчніков, Георгій Сергійович
dc.contributor.authorСтупаченко, Олександра Сергіївна
dc.date.accessioned2026-08-07T13:36:34Z
dc.date.available2026-08-07T13:36:34Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractОбсяг і структура роботи. Пояснювальна записка до магістерської дисертації містить 122 сторінок тексту, 10 рисунків, 2 таблиці та 52 найменування використаних джерел. Об’єкт дослідження – процес стабілізації квантових станів та компенсації квантової декогеренції. Предмет дослідження – апаратно-програмні засоби та нейромережеві алгоритми Edge AI для предиктивного керування надпровідними кубітами на базі гетерогенної архітектури мікроконтролерів. Мета роботи – підвищення часу когерентності та стабільності надпровідних кубітів шляхом розробки автономної високошвидкісної системи предиктивного керування, що функціонує в жорсткому реальному часі за рахунок впровадження концепції TinyML на багатоядерному мікроконтролері. Методи дослідження. У роботі використано методи квантової механіки та формалізм вектора Блоха для створення математичної моделі цифрового двійника кубіта; методи цифрової обробки сигналів та фільтрації для генерації стохастичного флікер-шуму на базі апаратного модуля TRNG; методи машинного навчання, афінного симетричного квантування та концепцію TinyML для розробки, стиснення та розгортання багатошарового персептрона на мікроконтролері. Наукова новизна. Набуло подальшого розвитку застосування парадигми Edge AI для задач стабілізації квантових станів. Доведено можливість ефективного субмікросекундного прогнозування стохастичного шуму Паулі за рахунок розподілу обчислень на гетерогенній архітектурі та застосування апаратних DSP-інструкцій SMLAD. Практичне значення. Розроблено та оптимізовано готовий програмно-апаратний комплекс на базі системи на кристалі PSoC 63, який забезпечує наскрізну латентність контуру керування на рівні 4.5 мікросекунди при використанні менше 20% апаратних ресурсів пам'яті. Розроблена система може бути використана як базовий рівень керування в мікроелектронній інфраструктурі сучасних квантових процесорів.
dc.description.abstractotherVolume and structure of the work. The explanatory note to the master's thesis contains 122 pages of text, 10 figures, 2 tables, and 52 references. Object of research – the process of stabilizing quantum states and compensating for quantum decoherence. Subject of research – hardware and software tools, and neural network algorithms Edge AI for predictive control of superconducting qubits based on a heterogeneous microcontroller architecture. Purpose of the work – to increase the coherence time and stability of superconducting qubits by developing an autonomous high-speed predictive control system that operates in hard real-time through the implementation of the TinyML concept on a multi-core microcontroller. Research methods. The work uses the methods of quantum mechanics and the Bloch vector formalism to create a mathematical model of the qubit digital twin; methods of digital signal processing and filtering to generate stochastic flicker noise based on the hardware TRNG module; machine learning methods, affine symmetric quantization, and the TinyML concept to develop, compress, and deploy a multilayer perceptron on a microcontroller. Scientific novelty. The application of the Edge AI paradigm for quantum state stabilization tasks has been further developed. The possibility of efficient sub-microsecond forecasting of stochastic Pauli noise has been proven due to the distribution of computing on a heterogeneous architecture and the use of hardware DSP instructions SMLAD. Practical significance. A ready-to-use hardware and software complex based on the PSoC 63 system-on-chip has been developed and optimized. It provides an end-to-end control loop latency of 4.5 microseconds while using less than 20% of hardware memory resources. The developed system can be used as a base control layer in the microelectronic infrastructure of modern quantum processors.
dc.format.extent122 с.
dc.identifier.citationСтупаченко, О. С. Гетерогенна система на кристалі з нейромережевим керуванням для стабілізації станів кубіта в умовах квантового шуму : магістерська дис. : 176 Мікро- та наносистемна техніка / Ступаченко Олександра Сергіївна. – Київ, 2026. – 122 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/82371
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectквантовий комп'ютер
dc.subjectнадпровідний кубіт
dc.subjectдекогеренція
dc.subjectedge AI
dc.subjecttinyml
dc.subjectPSOC 6
dc.subjectштучна нейронна мережа
dc.subjectпредиктивне керування
dc.subjectфлікер-шум
dc.subjectquantum computer
dc.subjectsuperconducting qubit
dc.subjectdecoherence
dc.subjectartificial neural network
dc.subjectpredictive control
dc.subjectflicker noise
dc.subject.udc621.3.049.77
dc.titleГетерогенна система на кристалі з нейромережевим керуванням для стабілізації станів кубіта в умовах квантового шуму
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Stupachenko_magistr.pdf
Розмір:
1.77 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (МЕ)
Магістерські роботи