論文の概要: Artificial Intelligence for Quantum Error Correction: A Comprehensive Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.20380v1
- Date: Sun, 29 Dec 2024 06:58:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-31 16:05:48.557337
- Title: Artificial Intelligence for Quantum Error Correction: A Comprehensive Review
- Title（参考訳）: 量子エラー補正のための人工知能:総合的なレビュー
- Authors: Zihao Wang, Hao Tang,
- Abstract要約: このサーベイは、量子エラー補正スキームを強化するために人工知能(AI)ツールの使用の進歩をレビューする。
我々は機械学習(ML)戦略に重点を置いており、教師なし、教師なし、半教師付きから強化学習方法まで幅広い。
この結果から, これらの手法は従来手法に比べてQECパイプラインの効率と精度が優れていることが明らかとなった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.607918324306596
- License:
- Abstract: Quantum Error Correction (QEC) is the process of detecting and correcting errors in quantum systems, which are prone to decoherence and quantum noise. QEC is crucial for developing stable and highly accurate quantum computing systems, therefore, several research efforts have been made to develop the best QEC strategy. Recently, Google's breakthrough shows great potential to improve the accuracy of the existing error correction methods. This survey provides a comprehensive review of advancements in the use of artificial intelligence (AI) tools to enhance QEC schemes for existing Noisy Intermediate Scale Quantum (NISQ) systems. Specifically, we focus on machine learning (ML) strategies and span from unsupervised, supervised, semi-supervised, to reinforcement learning methods. It is clear from the evidence, that these methods have recently shown superior efficiency and accuracy in the QEC pipeline compared to conventional approaches. Our review covers more than 150 relevant studies, offering a comprehensive overview of progress and perspective in this field. We organized the reviewed literature on the basis of the AI strategies employed and improvements in error correction performance. We also discuss challenges ahead such as data sparsity caused by limited quantum error datasets and scalability issues as the number of quantum bits (qubits) in quantum systems kept increasing very fast. We conclude the paper with summary of existing works and future research directions aimed at deeper integration of AI techniques into QEC strategies.
- Abstract（参考訳）: 量子誤差補正(Quantum Error Correction、QEC)は、量子系の誤りを検出し、修正するプロセスである。
QECは、安定かつ高精度な量子コンピューティングシステムの開発に不可欠であるため、最高のQEC戦略を開発するためにいくつかの研究努力がなされている。
最近のGoogleのブレークスルーは、既存のエラー訂正手法の精度を向上させる大きな可能性を示している。
このサーベイは、既存のノイズ中間スケール量子(NISQ)システムのQECスキームを強化するために人工知能(AI)ツールの使用の進歩に関する包括的なレビューを提供する。
具体的には,機械学習(ML)戦略に注目し,教師なし,教師なし,半教師付き,強化学習手法にまたがる。
この結果から,これらの手法は従来手法に比べてQECパイプラインの効率と精度が優れていることが明らかとなった。
本総説では,150以上の関連研究を概説し,その進展と展望について概観する。
我々は,採用したAI戦略と誤り訂正性能の改善に基づいて,レビューされた文献を整理した。
また、量子系における量子ビット(量子ビット)の数が急速に増加し続けるにつれて、量子エラーデータセットの制限やスケーラビリティの問題によって引き起こされるデータの分散性といった課題についても論じる。
本稿は、QEC戦略へのAI技術のより深い統合を目的とした、既存の研究成果と今後の研究方向性をまとめてまとめる。
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