講演情報
[9p-F212-1]ローカル大規模視覚言語モデルを用いた二重量子ドット自動調整
〇太田 俊輔1、小寺 哲夫1 (1.東京科学大)
キーワード：
量子ドット、自動調整、大規模言語モデル
半導体量子ドットデバイスの集積化とその評価に向け、デバイス調整の自動化は重要である。本研究では大規模言語モデル(LLM)や視覚言語モデル（VLM）を用いて、自動調整システムを構築した。本システムは解析と行動決定のエージェントで構成され、二重量子ドット（DQD）の電荷安定図を解析してゲート電圧を制御する。シミュレーションにおいて、任意の電荷状態への自動到達を確認し、VLMを用いた量子ドットデバイス制御の適用可能性を示した。