論文の概要: Demonstration of Enhanced Qubit Readout via Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04053v2
• Date: Wed, 11 Dec 2024 04:19:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 14:02:01.344657
• Title: Demonstration of Enhanced Qubit Readout via Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習による拡張クビット読み出しの実証
• Authors: Aniket Chatterjee, Jonathan Schwinger, Yvonne Y. Gao,
• Abstract要約: モデルフリー強化学習(RL)と調整された学習環境を併用し、この多目的最適化タスクを実現する。 我々は、RLエージェントが取得した測定パルスが最先端の性能を達成することを、IBM量子デバイス上で実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Measurement is an essential component for robust and practical quantum computation. For superconducting qubits, the measurement process involves the effective manipulation of the joint qubit-resonator dynamics, and should ideally provide the highest quality for qubit state discrimination with the shortest readout pulse and resonator reset time. Here, we harness model-free reinforcement learning (RL) together with a tailored training environment to achieve this multi-pronged optimization task. We demonstrate on the IBM quantum device that the measurement pulse obtained by the RL agent not only successfully achieves state-of-the-art performance, with an assignment error of $(4.6 \pm 0.4)\times10^{-3}$, but also executes the readout and the subsequent resonator reset almost 3x faster than the system's default process. Furthermore, the learned waveforms are robust against realistic parameter drifts and follow a generalized analytical form, making them readily implementable in practice with no significant computation overhead. Our results provide an effective readout strategy to boost the performance of superconducting quantum processors and demonstrate the prowess of RL in providing optimal and experimentally informed solutions for complex quantum information processing tasks.
• Abstract（参考訳）: 測定は、堅牢で実用的な量子計算に不可欠な要素である。 超伝導量子ビットの場合、測定プロセスは結合量子ビット共振器ダイナミクスを効果的に操作することを含み、最も短い読み出しパルスと共振器リセット時間で量子ビット状態の識別に最適な品質を提供するのが理想である。 本稿では、モデルフリー強化学習(RL)と調整された学習環境を併用して、この多目的最適化タスクを実現する。 IBM量子デバイス上では、RLエージェントが取得した測定パルスが、割り当て誤差が$(4.6 \pm 0.4)\times10^{-3}$であるだけでなく、リードアウトとその後の共振器がシステムのデフォルトプロセスよりも約3倍早くリセットされることを示す。 さらに、学習波形は現実的なパラメータドリフトに対して頑健であり、一般化された解析形式に従えば、計算オーバーヘッドが著しくなく、実際に容易に実装できる。 本研究は, 超伝導量子プロセッサの性能向上と, 複雑な量子情報処理タスクに最適かつ実験的に情報を提供するRLの進歩を実証するための効果的な読み出し戦略を提供する。

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