論文の概要: Learning to Decode the Surface Code with a Recurrent, Transformer-Based Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05900v1
• Date: Mon, 9 Oct 2023 17:41:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-10-10 22:12:28.622630
• Title: Learning to Decode the Surface Code with a Recurrent, Transformer-Based Neural Network
• Title（参考訳）: リカレント・トランスフォーマー・ベースのニューラルネットワークによる表面コード復号の学習
• Abstract要約: 本稿では,量子誤り訂正符号である表面符号の復号化を学習する,リカレントなトランスフォーマーベースニューラルネットワークを提案する。 われわれのデコーダは、GoogleのSycamore量子プロセッサからの距離3と5の表面コードのための実世界のデータに対して、最先端のアルゴリズムデコーダより優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.566578424972406
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum error-correction is a prerequisite for reliable quantum computation. Towards this goal, we present a recurrent, transformer-based neural network which learns to decode the surface code, the leading quantum error-correction code. Our decoder outperforms state-of-the-art algorithmic decoders on real-world data from Google's Sycamore quantum processor for distance 3 and 5 surface codes. On distances up to 11, the decoder maintains its advantage on simulated data with realistic noise including cross-talk, leakage, and analog readout signals, and sustains its accuracy far beyond the 25 cycles it was trained on. Our work illustrates the ability of machine learning to go beyond human-designed algorithms by learning from data directly, highlighting machine learning as a strong contender for decoding in quantum computers.
• Abstract（参考訳）: 量子誤差補正は、信頼できる量子計算の前提条件である。 この目標に向けて,量子誤り訂正符号である表面符号の復号化を学習する,リカレントなトランスフォーマーベースニューラルネットワークを提案する。 このデコーダは, google の sycamore 量子プロセッサ による距離 3 および 5 の表面符号のリアルタイムデータに対する最先端アルゴリズムデコーダよりも優れている。 11までの距離では、デコーダはクロストーク、リーク、アナログ読み出し信号などの現実的なノイズを伴うシミュレーションデータに対する優位性を保ち、トレーニングされた25サイクルを超えて精度を維持できる。 私たちの研究は、データから直接学習することで、機械学習が人間設計のアルゴリズムを超える能力を示すもので、量子コンピュータにおけるデコーディングの強力な競争相手として機械学習を強調します。

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