論文の概要: A scalable and fast artificial neural network syndrome decoder for surface codes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.05854v5
• Date: Mon, 10 Jul 2023 05:54:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-11 19:42:55.929370
• Title: A scalable and fast artificial neural network syndrome decoder for surface codes
• Title（参考訳）: 表面コードのためのスケーラブルで高速な人工ニューラルネットワーク症候群デコーダ
• Authors: Spiro Gicev, Lloyd C. L. Hollenberg, Muhammad Usman
• Abstract要約: 任意の形状と大きさの曲面符号をデコードできるスケーラブルで高速なシンドロームデコーダを開発した。 5000万を超えるランダムな量子エラーインスタンスの厳格なトレーニングに基づいて、ANNデコーダは1000を超えるコード距離で動作することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8078491757252693
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Surface code error correction offers a highly promising pathway to achieve scalable fault-tolerant quantum computing. When operated as stabilizer codes, surface code computations consist of a syndrome decoding step where measured stabilizer operators are used to determine appropriate corrections for errors in physical qubits. Decoding algorithms have undergone substantial development, with recent work incorporating machine learning (ML) techniques. Despite promising initial results, the ML-based syndrome decoders are still limited to small scale demonstrations with low latency and are incapable of handling surface codes with boundary conditions and various shapes needed for lattice surgery and braiding. Here, we report the development of an artificial neural network (ANN) based scalable and fast syndrome decoder capable of decoding surface codes of arbitrary shape and size with data qubits suffering from the depolarizing error model. Based on rigorous training over 50 million random quantum error instances, our ANN decoder is shown to work with code distances exceeding 1000 (more than 4 million physical qubits), which is the largest ML-based decoder demonstration to-date. The established ANN decoder demonstrates an execution time in principle independent of code distance, implying that its implementation on dedicated hardware could potentially offer surface code decoding times of O($\mu$sec), commensurate with the experimentally realisable qubit coherence times. With the anticipated scale-up of quantum processors within the next decade, their augmentation with a fast and scalable syndrome decoder such as developed in our work is expected to play a decisive role towards experimental implementation of fault-tolerant quantum information processing.
• Abstract（参考訳）: surface code error correctionは、スケーラブルなフォールトトレラント量子コンピューティングを実現する、非常に有望な経路を提供する。 安定化器符号として動作する場合、表面符号計算は、物理量子ビットにおける誤差の適切な修正を決定するために測定された安定化器演算子を使用するシンドローム復号ステップからなる。 復号アルゴリズムは、機械学習(ML)技術を取り入れた最近の研究によって、かなり発展してきた。 MLベースのシンドロームデコーダは、有望な初期結果にもかかわらず、低レイテンシで小さなデモに制限されており、境界条件や格子の手術や編曲に必要な様々な形状で表面コードを扱うことができない。 本稿では,任意の形状と大きさの表面符号をデポーラライズ誤差モデルに苦しむデータキュービットでデコードできる,スケーラブルで高速なニューラルネットワーク(ann)ベースのデコーダの開発について報告する。 ANNデコーダは、5000万以上のランダムな量子エラーインスタンスの厳格なトレーニングに基づいて、これまでで最大のMLベースのデコーダデモである1000以上のコード距離(400万以上の物理量子ビット)で動作することを示した。 確立されたANNデコーダは、基本的にコード距離に依存しない実行時間を示しており、専用ハードウェアに実装することでO($\mu$sec)の表面コードデコードが可能であり、実験的に実現可能なキュービットコヒーレンス時間と相容れないことを示唆している。 今後10年以内に量子プロセッサのスケールアップが期待される中、本研究で開発された高速でスケーラブルなシンドロームデコーダによる拡張は、フォールトトレラント量子情報処理の実験的実装に決定的な役割を果たすことが期待される。

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