Fugu-MT 論文翻訳(概要): Simultaneous Discovery of Quantum Error Correction Codes and Encoders with a Noise-Aware Reinforcement Learning Agent

論文の概要: Simultaneous Discovery of Quantum Error Correction Codes and Encoders with a Noise-Aware Reinforcement Learning Agent

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.04750v3
Date: Thu, 4 Apr 2024 09:10:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-05 20:03:06.899325
Title: Simultaneous Discovery of Quantum Error Correction Codes and Encoders with a Noise-Aware Reinforcement Learning Agent
Title（参考訳）: 雑音対応強化学習エージェントを用いた量子誤り訂正符号とエンコーダの同時発見
Authors: Jan Olle, Remmy Zen, Matteo Puviani, Florian Marquardt,
Abstract要約: 本研究は,QECコード発見における強化学習の能力を大幅に拡張するものである。本稿では,所定のゲートセットに対して,QEC符号と符号化回路の両方を自動的に検出するRLエージェントを訓練する。本稿では,様々なノイズモデルのための符号化戦略を同時に生成することを学ぶ,ノイズ対応メタエージェントの概念を紹介する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In the ongoing race towards experimental implementations of quantum error correction (QEC), finding ways to automatically discover codes and encoding strategies tailored to the qubit hardware platform is emerging as a critical problem. Reinforcement learning (RL) has been identified as a promising approach, but so far it has been severely restricted in terms of scalability. In this work, we significantly expand the power of RL approaches to QEC code discovery. Explicitly, we train an RL agent that automatically discovers both QEC codes and their encoding circuits for a given gate set, qubit connectivity and error model, from scratch. This is enabled by a reward based on the Knill-Laflamme conditions and a vectorized Clifford simulator, allowing us to scale our results to 20 physical qubits and distance 5 codes. Moreover, we introduce the concept of a noise-aware meta-agent, which learns to produce encoding strategies simultaneously for a range of noise models, thus leveraging transfer of insights between different situations. Our approach opens the door towards hardware-adapted accelerated discovery of QEC approaches across the full spectrum of quantum hardware platforms of interest.
Abstract（参考訳）: 量子エラー補正(QEC)の実験的実装に向けて進行中の競争の中で、量子ビットハードウェアプラットフォームに適したコードや符号化戦略を自動的に発見する方法が重要な問題として浮上している。強化学習(Reinforcement Learning, RL)は有望なアプローチとして認識されている。本研究では,QECコード発見に対するRLアプローチのパワーを大幅に拡張する。具体的には、所定のゲートセット、キュービット接続、エラーモデルに対して、QEC符号と符号化回路の両方をスクラッチから自動的に検出するRLエージェントを訓練する。これはKnill-Laflamme条件とベクトル化されたクリフォードシミュレータに基づく報酬によって実現され、その結果を20の物理量子ビットと距離5の符号に拡張することができる。さらに,様々なノイズモデルに対して同時に符号化戦略を作成することを学習し,異なる状況間での洞察の伝達を活用する雑音認識メタエージェントの概念を導入する。我々のアプローチは、量子ハードウェアプラットフォームの全領域にわたるQECアプローチのハードウェア適応型高速化発見への扉を開く。

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