論文の概要: ML-Powered FPGA-based Real-Time Quantum State Discrimination Enabling Mid-circuit Measurements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18807v3
• Date: Thu, 24 Oct 2024 17:29:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 12:49:47.591689
• Title: ML-Powered FPGA-based Real-Time Quantum State Discrimination Enabling Mid-circuit Measurements
• Title（参考訳）: MLを用いたFPGAを用いた実時間量子状態判別による中間回路計測
• Authors: Neel R. Vora, Yilun Xu, Akel Hashim, Neelay Fruitwala, Ho Nam Nguyen, Haoran Liao, Jan Balewski, Abhi Rajagopala, Kasra Nowrouzi, Qing Ji, K. Birgitta Whaley, Irfan Siddiqi, Phuc Nguyen, Gang Huang,
• Abstract要約: 本稿では,実時間状態識別のためのフィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)システムQubiCMLを紹介する。 FPGA上に多層ニューラルネットワークを設計、展開し、状態の正確な識別を保証している。 超伝導量子プロセッサにおけるQubiCMLの性能を評価し、平均精度は98.5%、読み出し速度は500 nsであった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.469519605046083
• License:
• Abstract: Similar to reading the transistor state in classical computers, identifying the quantum bit (qubit) state is a fundamental operation to translate quantum information. However, identifying quantum state has been the slowest and most susceptible to errors operation on superconducting quantum processors. Most existing state discrimination algorithms have only been implemented and optimized "after the fact" - using offline data transferred from control circuits to host computers. Real-time state discrimination is not possible because a superconducting quantum state only survives for a few hundred us, which is much shorter than the communication delay between the readout circuit and the host computer (i.e., tens of ms). Mid-circuit measurement (MCM), where measurements are conducted on qubits at intermediate stages within a quantum circuit rather than solely at the end, represents an advanced technique for qubit reuse. For MCM necessitating single-shot readout, it is imperative to employ an in-situ technique for state discrimination with low latency and high accuracy. This paper introduces QubiCML, a field-programmable gate array (FPGA) based system for real-time state discrimination enabling MCM - the ability to measure the state at the control circuit before/without transferring data to a host computer. A multi-layer neural network has been designed and deployed on an FPGA to ensure accurate in-situ state discrimination. For the first time, ML-powered quantum state discrimination has been implemented on a radio frequency system-on-chip FPGA platform. The deployed lightweight network on the FPGA only takes 54 ns to complete each inference. We evaluated QubiCML's performance on superconducting quantum processors and obtained an average accuracy of 98.5% with only 500 ns readout. QubiCML has the potential to be the standard real-time state discrimination method for the quantum community.
• Abstract（参考訳）: 古典コンピュータのトランジスタ状態を読むのと同様に、量子ビット(量子ビット)状態を特定することは、量子情報を翻訳するための基本的な操作である。 しかし、量子状態の同定は、超伝導量子プロセッサ上でのエラー操作に最も遅く、最も影響を受けやすい。 既存のほとんどの状態識別アルゴリズムは、制御回路からホストコンピュータに転送されるオフラインデータを使用して実装され、最適化されているだけである。 超伝導量子状態は、リードアウト回路とホストコンピュータ(数十ミリ秒)との通信遅延よりもはるかに短い数百人しか生き残らないため、リアルタイムな状態の識別は不可能である。 MCM(Mid-circuit Measurement)は、量子回路の中間段階における量子ビットの計測を行う手法であり、量子ビットの再利用の先進的な手法である。 単発読み出しを必要とするMCMでは、低いレイテンシと高い精度で状態判別を行うために、その場で行うことが不可欠である。 本稿では,MCMを実現するためのフィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)ベースのシステムQubiCMLについて紹介する。 FPGA上に多層ニューラルネットワークを設計、展開し、状態の正確な識別を保証している。 MLを利用した量子状態の識別が初めて、無線周波数システム-オンチップFPGAプラットフォームで実装されている。 FPGA上の軽量ネットワークは、各推論を完了するのに54 nsしかかからない。 超伝導量子プロセッサ上でのQubiCMLの性能を評価し,500 nsの読み出しで平均98.5%の精度を得た。 QubiCMLは、量子コミュニティの標準的なリアルタイム状態識別手法となる可能性を持っている。

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