論文の概要: Experimental Deep Reinforcement Learning for Error-Robust Gateset Design
on a Superconducting Quantum Computer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.01079v1
- Date: Mon, 3 May 2021 18:00:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-01 17:38:42.200015
- Title: Experimental Deep Reinforcement Learning for Error-Robust Gateset Design
on a Superconducting Quantum Computer
- Title（参考訳）: 超伝導量子コンピュータにおけるエラーロバストゲートセット設計のための実験的深層強化学習
- Authors: Yuval Baum, Mirko Amico, Sean Howell, Michael Hush, Maggie Liuzzi,
Pranav Mundada, Thomas Merkh, Andre R. R. Carvalho and Michael J. Biercuk
- Abstract要約: 我々は,超伝導量子コンピュータ上での誤りの量子論理ゲートを設計するために,深層強化学習を用いる。
完全自律型深部強化学習エージェントが,デフォルトのDRAG操作よりも最大3倍高速な単一キュービットゲートを設計できることを実験的に実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum computers promise tremendous impact across applications -- and have
shown great strides in hardware engineering -- but remain notoriously error
prone. Careful design of low-level controls has been shown to compensate for
the processes which induce hardware errors, leveraging techniques from optimal
and robust control. However, these techniques rely heavily on the availability
of highly accurate and detailed physical models which generally only achieve
sufficient representative fidelity for the most simple operations and generic
noise modes. In this work, we use deep reinforcement learning to design a
universal set of error-robust quantum logic gates on a superconducting quantum
computer, without requiring knowledge of a specific Hamiltonian model of the
system, its controls, or its underlying error processes. We experimentally
demonstrate that a fully autonomous deep reinforcement learning agent can
design single qubit gates up to $3\times$ faster than default DRAG operations
without additional leakage error, and exhibiting robustness against calibration
drifts over weeks. We then show that $ZX(-\pi/2)$ operations implemented using
the cross-resonance interaction can outperform hardware default gates by over
$2\times$ and equivalently exhibit superior calibration-free performance up to
25 days post optimization using various metrics. We benchmark the performance
of deep reinforcement learning derived gates against other black box
optimization techniques, showing that deep reinforcement learning can achieve
comparable or marginally superior performance, even with limited hardware
access.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピュータはアプリケーション全体に多大な影響を与えることを約束しており、ハードウェアエンジニアリングにおいて大きな進歩を遂げている。
低レベルの制御の注意深い設計は、ハードウェアエラーを引き起こし、最適かつ堅牢な制御のテクニックを活用するプロセスに補償することが示されている。
しかし、これらの手法は、最も単純な操作と一般的なノイズモードに対して十分な代表的忠実性しか達成できない、高精度で詳細な物理モデルの可用性に大きく依存している。
本研究では,超伝導量子コンピュータ上の量子論理ゲートの普遍的なセットを設計するために,システムの特定のハミルトンモデル,その制御,あるいはその基盤となるエラープロセスの知識を必要とせず,深層強化学習を用いる。
完全自律深部強化学習エージェントは,最大3ドル(約3,300円)のキュービットゲートを既定のDRAG操作よりも高速に設計でき,何週間にもわたってキャリブレーションドリフトに対する堅牢性を示すことを実験的に実証した。
次に、クロス共振相互作用を用いて実装された$zx(-\pi/2)$操作は、ハードウェアのデフォルトゲートを2\times$以上上回り、様々なメトリクスを用いた最適化後25日以内の優れたキャリブレーションフリーパフォーマンスを示す。
深部強化学習誘導ゲートの性能を他のブラックボックス最適化手法と比較し,ハードウェアアクセスが制限された場合でも,深部強化学習は同等あるいは極端に優れた性能が得られることを示した。
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