論文の概要: Hardware Efficient Neural Network Assisted Qubit Readout

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03895v1
• Date: Wed, 7 Dec 2022 19:00:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-09 18:07:58.256279
• Title: Hardware Efficient Neural Network Assisted Qubit Readout
• Title（参考訳）: ハードウェア効率の良いニューラルネットワークによるビット読み出し
• Authors: Satvik Maurya, Chaithanya Naik Mude, William D. Oliver, Benjamin Lienhard, Swamit Tannu
• Abstract要約: 提案するHERQULESは,マッチングフィルタと,量子状態判別のための拡張性のあるニューラルネットワークを併用することにより,量子状態推論を改善するスケーラブルなアプローチである。 我々は,既製のFPGA上で容易に実装可能なスケーラブルな設計により,ベースラインよりもはるかに高い読み出し精度(16.4%の相対的な改善)を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reading a qubit is a fundamental operation in quantum computing. It translates quantum information into classical information enabling subsequent classification to assign the qubit states `0' or `1'. Unfortunately, qubit readout is one of the most error-prone and slowest operations on a superconducting quantum processor. On state-of-the-art superconducting quantum processors, readout errors can range from 1-10%. The error-prone nature of readout has resulted in significant research to design better discriminators to achieve higher qubit-readout accuracies. The readout accuracy impacts the benchmark fidelity for Noisy Intermediate Scale Quantum (NISQ) applications or the logical error rate in error-correcting codes such as the surface code. Prior works have used machine-learning-assisted single-shot qubit-state classification, where a deep neural network was used for more robust discrimination by compensating for crosstalk errors. However, the neural network size can limit the scalability of systems, especially if fast hardware discrimination is required. This state-of-the-art baseline design cannot be implemented on off-the-shelf FPGAs used for the control and readout of superconducting qubits in most systems, which increases the overall readout latency, since discrimination has to be performed in software. In this work, we propose HERQULES, a scalable approach to improve qubit-state inference by using matched filters in conjunction with a significantly smaller and scalable neural network for qubit-state discrimination. We achieve substantially higher readout accuracies (16.4% relative improvement) than the baseline with a scalable design that can be readily implemented on off-the-shelf FPGAs. We also show that HERQULES is more versatile and can support shorter readout durations than the baseline design without additional training overheads.
• Abstract（参考訳）: 量子ビットを読むことは量子コンピューティングの基本的な操作である。 量子情報を古典情報に変換し、その後の分類により、クォービット状態 `0' または `1' を割り当てる。 残念ながら、qubit readoutは超伝導量子プロセッサ上で最もエラーが発生しやすい、最も遅い操作の1つです。 最先端の超伝導量子プロセッサでは、読み出し誤差は1～10%である。 読み出しの誤りを起こしやすい性質は、より優れた識別器を設計し、より高いクビット読み出し精度を実現するための重要な研究結果となった。 読み出し精度は、ノイズ中間スケール量子(NISQ)アプリケーションのベンチマーク忠実度や、表面コードなどのエラー訂正コードにおける論理誤差率に影響を及ぼす。 以前の研究では、機械学習によるシングルショット量子ビット状態分類を使用しており、ディープニューラルネットワークはクロストークエラーの補償によって、より堅牢な識別に使用された。 しかし、特に高速なハードウェア識別が必要な場合、ニューラルネットワークサイズはシステムのスケーラビリティを制限することができる。 この最先端のベースライン設計は、ほとんどのシステムで超伝導量子ビットの制御と読み出しに使用される既製のfpgaでは実装できないため、ソフトウェアで識別を行う必要があるため、全体の読み出しレイテンシが増加する。 本研究では,マッチングフィルタと,量子状態判別のための拡張性のあるニューラルネットワークを組み合わせることで,量子状態推論を改善するスケーラブルなアプローチであるHERQULESを提案する。 我々は,既製のFPGA上で容易に実装可能なスケーラブルな設計により,ベースラインよりもはるかに高い読み出し精度(16.4%の改善)を実現している。 また、HERQULESはより汎用性が高く、トレーニングのオーバーヘッドを伴わずにベースライン設計よりも短い読み出し時間をサポートできることを示す。

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