論文の概要: Dynamic Inhomogeneous Quantum Resource Scheduling with Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16380v1
- Date: Sat, 25 May 2024 23:39:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-28 21:37:49.524166
- Title: Dynamic Inhomogeneous Quantum Resource Scheduling with Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: 強化学習を用いた動的不均一量子資源スケジューリング
- Authors: Linsen Li, Pratyush Anand, Kaiming He, Dirk Englund,
- Abstract要約: 量子情報科学と技術における中心的な課題は、量子システムのリアルタイム推定とフィードフォワード制御の実現である。
量子ビット対の自己アテンション機構を強調するトランスフォーマーモデルを用いた新しいフレームワークを提案する。
提案手法は量子システムの性能を著しく改善し,ルールベースエージェントよりも3ドル以上向上する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.229068960497273
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A central challenge in quantum information science and technology is achieving real-time estimation and feedforward control of quantum systems. This challenge is compounded by the inherent inhomogeneity of quantum resources, such as qubit properties and controls, and their intrinsically probabilistic nature. This leads to stochastic challenges in error detection and probabilistic outcomes in processes such as heralded remote entanglement. Given these complexities, optimizing the construction of quantum resource states is an NP-hard problem. In this paper, we address the quantum resource scheduling issue by formulating the problem and simulating it within a digitized environment, allowing the exploration and development of agent-based optimization strategies. We employ reinforcement learning agents within this probabilistic setting and introduce a new framework utilizing a Transformer model that emphasizes self-attention mechanisms for pairs of qubits. This approach facilitates dynamic scheduling by providing real-time, next-step guidance. Our method significantly improves the performance of quantum systems, achieving more than a 3$\times$ improvement over rule-based agents, and establishes an innovative framework that improves the joint design of physical and control systems for quantum applications in communication, networking, and computing.
- Abstract（参考訳）: 量子情報科学と技術における中心的な課題は、量子システムのリアルタイム推定とフィードフォワード制御の実現である。
この挑戦は、キュービットの性質や制御のような量子資源の固有の不均一性と、本質的に確率的な性質によって複雑化されている。
このことは、リモートの絡み合いのようなプロセスにおけるエラー検出と確率的結果の確率的挑戦につながります。
これらの複雑さを考えると、量子資源状態の構成を最適化することはNPハード問題である。
本稿では,この問題を定式化し,デジタル化された環境でシミュレートすることで,エージェントベースの最適化戦略の探索と開発を可能にすることで,量子リソーススケジューリング問題に対処する。
この確率的設定に強化学習エージェントを採用し、量子ビット対の自己保持機構を強調するTransformerモデルを用いた新しいフレームワークを導入する。
このアプローチは、リアルタイムで次のステップのガイダンスを提供することで、動的スケジューリングを容易にする。
提案手法は, 量子システムの性能を著しく向上させ, 規則に基づくエージェントよりも3$\times$以上の改善を実現し, 通信, ネットワーク, コンピューティングにおける量子アプリケーションのための物理・制御システムの共同設計を改善する革新的な枠組みを確立する。
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