Learning high-accuracy error decoding for quantum processors

Johannes Bausch

doi:10.1038/s41586-024-08148-8

2024-11-20

Johannes Bausch *

Andrew Senior *

Francisco J. H. Heras

DOI：10.1038/s41586-024-08148-8

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摘要

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摘要构建大规模量子计算机需要有效策略来纠正物理量子系统中不可避免出现的错误1。量子纠错码2通过将逻辑信息冗余编码到多个物理量子比特中，为实现这一目标提供了一种途径。在实现此类编码时，一个关键挑战是准确解码从冗余校验中提取的噪声综合信息，以获取正确的编码逻辑信息。本研究开发了一种基于循环结构的Transformer神经网络，用于学习解码表面码，这是目前主要的量子纠错码3。我们的解码器在Google的Sycamore量子处理器上对距离为3和5的表面码的实测数据中，表现优于其他当前最优解码器4。在距离不超过11的情况下，该解码器在包含串扰和泄漏等现实噪声的模拟数据中保持优势，并利用软读出和泄漏信息。在近似合成数据上进行训练后，该解码器通过在有限的实验样本预算下进行训练，适应了更复杂但未知的底层错误分布。本研究表明，机器学习能够通过直接从数据中学习，超越人类设计的算法，凸显了机器学习在量子计算机解码中的强大潜力。

AI总结

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期刊

Nature

IF:

48.5

论文数:

3.2W

被引数:

96.5W

机构

Google Quantum AI

学者数:

论文数: 4

被引数: 0

Google DeepMind

学者数:

344

论文数: 33

被引数: 0

引用论文

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