对静电定义的半导体量子点进行了深入研究，以进行固态量子计算[1-4]。栅极电极旨在分别控制电化学电位和隧道屏障[5，6]。但是，这些设备参数在非单调方面变化，并且并不总是可以通过应用的门电压来预测，从而使设备调整为复杂且耗时的任务。全自动设备调整对于半导体Qubit电路的可扩展性至关重要。调整静电定义的量子点设备可以分为三个阶段。第一个阶段是超粗调节，它包括设置栅极电压，以创建电子或孔的结合潜力。第二阶段（称为粗调）着重于识别和导航量子点设备的不同操作机制。第三阶段，称为精细调整，涉及优化特定的电荷转换集。最近已经实现了第一个调整阶段的完整自动化[7]。使用卷积神经网络证明了自动粗调调谐，以识别双量子点状态[8]并达到任意电荷状态[9]。模板匹配也用于导航到单电子制度[10]。在此阶段，虚拟栅极电极可用于独立控制每个量子点的电化学电位[11，12]。但是，这些方法仅允许优化从执行的测量值估算并依赖校准的设备参数。vae以前关于自动调节的工作重点是通过系统修改栅极电压来实现两个量子点之间隧道耦合的目标值[13，14]。在这里，我们演示了一种自动化方法，用于同时调整多个设备参数，例如隧道速率和点间隧道耦合，而无需参数化所需的测量功能。我们的方法基于变异自动编码器（VAE）。