論文の概要: Benchmarking Machine Learning Models for Quantum Error Correction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11167v2
- Date: Mon, 25 Dec 2023 09:51:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-27 21:35:18.233134
- Title: Benchmarking Machine Learning Models for Quantum Error Correction
- Title（参考訳）: 量子誤り訂正のための機械学習モデルのベンチマーク
- Authors: Tim Fu and Yue Zhao
- Abstract要約: 我々は、機械学習に基づく量子誤り訂正を理解するための新しい視点を提供する。
ニューラルネットワークアーキテクチャにまたがる7つの最先端ディープラーニングアルゴリズムを評価した。
遠方のアシラキュービットからの情報を活用するための受容野を拡大することにより、QECの精度は著しく向上する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.247398948623659
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum Error Correction (QEC) is one of the fundamental problems in quantum
computer systems, which aims to detect and correct errors in the data qubits
within quantum computers. Due to the presence of unreliable data qubits in
existing quantum computers, implementing quantum error correction is a critical
step when establishing a stable quantum computer system. Recently, machine
learning (ML)-based approaches have been proposed to address this challenge.
However, they lack a thorough understanding of quantum error correction. To
bridge this research gap, we provide a new perspective to understand machine
learning-based QEC in this paper. We find that syndromes in the ancilla qubits
result from errors on connected data qubits, and distant ancilla qubits can
provide auxiliary information to rule out some incorrect predictions for the
data qubits. Therefore, to detect errors in data qubits, we must consider the
information present in the long-range ancilla qubits. To the best of our
knowledge, machine learning is less explored in the dependency relationship of
QEC. To fill the blank, we curate a machine learning benchmark to assess the
capacity to capture long-range dependencies for quantum error correction. To
provide a comprehensive evaluation, we evaluate seven state-of-the-art deep
learning algorithms spanning diverse neural network architectures, such as
convolutional neural networks, graph neural networks, and graph transformers.
Our exhaustive experiments reveal an enlightening trend: By enlarging the
receptive field to exploit information from distant ancilla qubits, the
accuracy of QEC significantly improves. For instance, U-Net can improve CNN by
a margin of about 50%. Finally, we provide a comprehensive analysis that could
inspire future research in this field.
- Abstract（参考訳）: qec(quantum error correction)は、量子コンピュータシステムにおける基本的な問題の一つであり、量子コンピュータ内のデータキュービット内のエラーの検出と訂正を目的としている。
既存の量子コンピュータに信頼できないデータキュービットが存在するため、量子誤差補正を実装することは、安定した量子コンピュータシステムを構築する上で重要なステップである。
近年,機械学習(ML)に基づくアプローチが提案されている。
しかし、それらは量子誤差補正の完全な理解を欠いている。
本稿では,この研究ギャップを埋めるために,機械学習に基づくQECを理解するための新たな視点を提供する。
その結果,接続されたデータキュービットの誤りがアンシラキュービットのシンドロームの原因となり,アンシラキュービットはデータキュービットの誤った予測を除外する補助情報を提供できることがわかった。
したがって、データキュービットの誤りを検出するためには、長距離アンシラキュービットに存在する情報を考慮する必要がある。
我々の知る限りでは、機械学習はQECの依存関係関係では研究されていない。
空白を埋めるために、機械学習ベンチマークをキュレートし、量子エラー訂正のための長距離依存関係をキャプチャする能力を評価する。
本稿では,畳み込みニューラルネットワーク,グラフニューラルネットワーク,グラフトランスフォーマーなど,さまざまなニューラルネットワークアーキテクチャを対象とした,最先端の7つのディープラーニングアルゴリズムを評価する。
遠方のアシラキュービットからの情報を活用するための受容場を拡大することにより、QECの精度が大幅に向上する。
例えば、u-netはcnnを50%程度のマージンで改善できる。
最後に、この分野の今後の研究を刺激する包括的な分析を提供する。
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