論文の概要: Experimental memory control in continuous variable optical quantum reservoir computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.07279v1
• Date: Sun, 08 Jun 2025 20:47:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-10 16:33:10.745825
• Title: Experimental memory control in continuous variable optical quantum reservoir computing
• Title（参考訳）: 連続可変光量子貯水池計算における実験記憶制御
• Authors: Iris Paparelle, Johan Henaff, Jorge Garcia-Beni, Emilie Gillet, Gian Luca Giorgi, Miguel C. Soriano, Roberta Zambrini, Valentina Parigi,
• Abstract要約: 量子貯水池コンピューティング(QRC)は、時間的タスクに適したオンライン量子強化機械学習のための有望なフレームワークを提供する。 本稿では,決定論的に生成されたマルチモード圧縮状態に基づく光QRCプラットフォームを実証する。 本研究では, 絡み合った多モード構造を利用することで, 量子貯水池の表現性とメモリ容量を著しく向上させることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.258538713779673
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum reservoir computing (QRC) offers a promising framework for online quantum-enhanced machine learning tailored to temporal tasks, yet practical implementations with native memory capabilities remain limited. Here, we demonstrate an optical QRC platform based on deterministically generated multimode squeezed states, exploiting both spectral and temporal multiplexing in a fully continuous-variable (CV) setting, and enabling controlled fading memory. Data is encoded via programmable phase shaping of the pump in an optical parametric process and retrieved through mode-selective homodyne detection. Real-time memory is achieved through feedback using electro-optic phase modulation, while long-term dependencies are achieved via spatial multiplexing. This architecture with minimal post-processing performs nonlinear temporal tasks, including parity checking and chaotic signal forecasting, with results corroborated by a high-fidelity Digital Twin. We show that leveraging the entangled multimode structure significantly enhances the expressivity and memory capacity of the quantum reservoir. This work establishes a scalable photonic platform for quantum machine learning, operating in CV encoding and supporting practical quantum-enhanced information processing.
• Abstract（参考訳）: 量子貯水池コンピューティング(QRC)は、時間的タスクに適したオンライン量子強化機械学習のための有望なフレームワークを提供する。 本稿では、決定論的に生成されたマルチモード圧縮状態に基づいて、完全な連続可変(CV)環境下でのスペクトル多重化と時間多重化を併用し、制御されたフェードメモリを実現する光学QRCプラットフォームを実証する。 データは、光パラメトリックプロセスでポンプのプログラム可能な位相整形により符号化され、モード選択ホモダイン検出により検索される。 リアルタイムメモリは電気光学位相変調によるフィードバックによって実現され、長期依存は空間多重化によって達成される。 最小限の処理後処理を伴うこのアーキテクチャは、パリティチェックやカオス信号予測などの非線形時間的タスクを実行し、その結果は高忠実度Digital Twinと相関する。 本研究では, 絡み合った多モード構造を利用することで, 量子貯水池の表現性とメモリ容量を著しく向上させることを示す。 この研究は、量子機械学習のためのスケーラブルなフォトニックプラットフォームを確立し、CVエンコーディングで動作し、実用的な量子強化情報処理をサポートする。

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