論文の概要: NEO-QEC: Neural Network Enhanced Online Superconducting Decoder for
Surface Codes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.05758v2
- Date: Thu, 1 Sep 2022 09:47:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-31 21:13:08.721463
- Title: NEO-QEC: Neural Network Enhanced Online Superconducting Decoder for
Surface Codes
- Title（参考訳）: NEO-QEC: ニューラルネットワークによる表面コード用オンライン超電導デコーダ
- Authors: Yosuke Ueno, Masaaki Kondo, Masamitsu Tanaka, Yasunari Suzuki, Yutaka
Tabuchi
- Abstract要約: 本稿では, SCと格子手術 (LS) の動作を, 精度, 高速, 低消費電力デコーダで復号化可能なNN型デコーダを提案する。
単一論理量子ビット保護のための量子誤差シミュレータによるデコーダの性能評価と,最大13個のコードによるLSの最小動作について検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2749157557381245
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum error correction (QEC) is essential for quantum computing to mitigate
the effect of errors on qubits, and surface code (SC) is one of the most
promising QEC methods. Decoding SCs is the most computational expensive task in
the control device of quantum computers (QCs), and many works focus on accurate
decoding algorithms for SCs, including ones with neural networks (NNs).
Practical QCs also require low-latency decoding because slow decoding leads to
the accumulation of errors on qubits, resulting in logical failures. For QCs
with superconducting qubits, a practical decoder must be very power-efficient
in addition to having high accuracy and low latency. In order to reduce the
hardware complexity of QC, we are supposed to decode SCs in a cryogenic
environment with a limited power budget, where superconducting qubits operate.
In this paper, we propose an NN-based accurate, fast, and low-power decoder
capable of decoding SCs and lattice surgery (LS) operations with measurement
errors on ancillary qubits. To achieve both accuracy and hardware efficiency of
the SC decoder, we apply a binarized NN. We design a neural processing unit
(NPU) for the decoder with SFQ-based digital circuits and evaluate it with a
SPICE-level simulation. We evaluate the decoder performance by a quantum error
simulator for the single logical qubit protection and the minimum operation of
LS with code distances up to 13, and it achieves 2.5% and 1.0% accuracy
thresholds, respectively.
- Abstract（参考訳）: 量子誤り訂正(QEC)は量子コンピューティングにおいて量子ビット上の誤差の影響を軽減するために不可欠であり、表面符号(SC)は最も有望なQEC法の一つである。
SCの復号化は量子コンピュータ(QC)の制御装置において最もコストがかかるタスクであり、ニューラルネットワーク(NN)を含む多くの研究は、SCの正確な復号アルゴリズムに焦点を当てている。
実用的なqcには低レイテンシのデコーディングも必要であり、低遅延デコーディングはキュービットにエラーが蓄積され、論理的に障害が発生する。
超伝導量子ビットを持つQCの場合、実用デコーダは高い精度と低レイテンシを持つことに加えて、非常に電力効率が高い。
QCのハードウェアの複雑さを軽減するため、超伝導量子ビットが動作する限られた電力予算で低温環境でSCを復号する。
本稿では,SCと格子手術 (LS) 操作をアシラリー量子ビット上の測定誤差で復号できるNNベースの高精度,高速,低消費電力デコーダを提案する。
SCデコーダの精度とハードウェア効率を両立させるため,二項化NNを適用した。
SFQベースのディジタル回路を用いたデコーダ用ニューラル処理ユニット(NPU)を設計し,SPICEレベルのシミュレーションにより評価する。
単一論理量子ビット保護のための量子誤差シミュレータとコード距離13までのLSの最小演算によるデコーダ性能の評価を行い、それぞれ2.5%と1.0%の精度閾値を達成した。
関連論文リスト
- Accelerating Error Correction Code Transformers [56.75773430667148]
本稿では,トランスを用いたデコーダの高速化手法を提案する。
最新のハードウェアでは、90%の圧縮比を実現し、算術演算エネルギー消費を少なくとも224倍削減する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-08T11:07:55Z) - Quantum Compiling with Reinforcement Learning on a Superconducting Processor [55.135709564322624]
超伝導プロセッサのための強化学習型量子コンパイラを開発した。
短絡の新規・ハードウェア対応回路の発見能力を示す。
本研究は,効率的な量子コンパイルのためのハードウェアによるソフトウェア設計を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-18T01:49:48Z) - A Cryogenic Memristive Neural Decoder for Fault-tolerant Quantum Error Correction [0.0]
インメモリ・クロスバー(IMC)アーキテクチャに基づくニューラルデコーダの設計と解析を行う。
ハードウェアを意識したリトレーニング手法を開発し、フィデリティ損失を軽減する。
この研究は、フォールトトレラントQECの統合のためのスケーラブルで高速で低消費電力のMCCハードウェアへの経路を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-18T17:46:33Z) - A Scalable, Fast and Programmable Neural Decoder for Fault-Tolerant
Quantum Computation Using Surface Codes [12.687083899824314]
量子誤り訂正符号(Quantum error-correcting codes, QECCs)は、量子アルゴリズムの実行の大きな障害である量子ノイズの負の効果を排除できる。
回転曲面符号(RSC)に対するFTQECの要件を満たすスケーラブルで高速でプログラム可能なニューラルデコーディングシステムを提案する。
本システムでは,197 nsのデコード遅延を極端に低くし,その精度はMWPMに近い。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-25T06:23:32Z) - The END: An Equivariant Neural Decoder for Quantum Error Correction [73.4384623973809]
データ効率のよいニューラルデコーダを導入し、この問題の対称性を活用する。
本稿では,従来のニューラルデコーダに比べて精度の高い新しい同変アーキテクチャを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-14T19:46:39Z) - Deep Quantum Error Correction [73.54643419792453]
量子誤り訂正符号(QECC)は、量子コンピューティングのポテンシャルを実現するための鍵となる要素である。
本研究では,新しいエンペンド・ツー・エンドの量子誤りデコーダを効率的に訓練する。
提案手法は,最先端の精度を実現することにより,QECCのニューラルデコーダのパワーを実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-27T08:16:26Z) - Neural Belief Propagation Decoding of Quantum LDPC Codes Using
Overcomplete Check Matrices [60.02503434201552]
元のチェック行列における行の線形結合から生成された冗長な行を持つチェック行列に基づいてQLDPC符号を復号する。
このアプローチは、非常に低い復号遅延の利点を付加して、復号性能を著しく向上させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-20T13:41:27Z) - Improved decoding of circuit noise and fragile boundaries of tailored
surface codes [61.411482146110984]
高速かつ高精度なデコーダを導入し、幅広い種類の量子誤り訂正符号で使用することができる。
我々のデコーダは、信仰マッチングと信念フィンドと呼ばれ、すべてのノイズ情報を活用し、QECの高精度なデモを解き放つ。
このデコーダは, 標準の正方形曲面符号に対して, 整形曲面符号において, より高いしきい値と低い量子ビットオーバーヘッドをもたらすことがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-09T18:48:54Z) - Neural-Network Decoders for Quantum Error Correction using Surface
Codes:A Space Exploration of the Hardware Cost-Performance Trade-Offs [0.07734726150561086]
本研究は,短距離表面符号のための完全接続フィードフォワードNNデコーダの空間探索について述べる。
目標は、最小限のハードウェア実装を維持しながら、ニューラルネットワークを高い復号化性能に最適化することだ。
我々は、ハードウェアベースのNNデコーダが、他の最先端デコーダアルゴリズムに匹敵する高いデコーダ性能を実現することを実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-11T16:27:14Z) - Simulation of the five-qubit quantum error correction code on
superconducting qubits [0.0]
本稿では,5つのデータ量子ビットと5つのアンシラ量子ビットしか必要としない最小距離3QEC符号に基づく回路を提案する。
そのフットプリントが小さいため、提案したコードは、同様の物理エラー率でSurface-17よりも論理エラー率が低い。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-14T05:29:59Z) - QECOOL: On-Line Quantum Error Correction with a Superconducting Decoder
for Surface Code [2.2749157557381245]
復号アルゴリズムに関連する表面符号(SC)は、最も有望な量子誤り訂正(QEC)法の一つである。
本稿では,超伝導デジタル回路を用いたオンラインQECアルゴリズムとそのハードウェア実装を提案する。
このデコーダは、符号5〜13の量子エラーシミュレータ上でシミュレートされ、精度1.0%の閾値が得られる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-26T01:51:15Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。