論文の概要: Superconducting Qubit Readout Using Next-Generation Reservoir Computing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.15771v1
- Date: Wed, 18 Jun 2025 18:00:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-23 19:00:04.779441
- Title: Superconducting Qubit Readout Using Next-Generation Reservoir Computing
- Title（参考訳）: 次世代貯留層計算による超電導量子ビット読み出し
- Authors: Robert Kent, Benjamin Lienhard, Gregory Lafyatis, Daniel J. Gauthier,
- Abstract要約: 量子プロセッサは多くの量子ビットの同時測定を必要とする。
従来の計測データ処理手法は、周波数多重読み出しに存在するクロストークを考慮するのに苦労することが多い。
本稿では,次世代貯水池計算に基づく機械学習手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2999888908665658
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum processors require rapid and high-fidelity simultaneous measurements of many qubits. While superconducting qubits are among the leading modalities toward a useful quantum processor, their readout remains a bottleneck. Traditional approaches to processing measurement data often struggle to account for crosstalk present in frequency-multiplexed readout, the preferred method to reduce the resource overhead. Recent approaches to address this challenge use neural networks to improve the state-discrimination fidelity. However, they are computationally expensive to train and evaluate, resulting in increased latency and poor scalability as the number of qubits increases. We present an alternative machine learning approach based on next-generation reservoir computing that constructs polynomial features from the measurement signals and maps them to the corresponding qubit states. This method is highly parallelizable, avoids the costly nonlinear activation functions common in neural networks, and supports real-time training, enabling fast evaluation, adaptability, and scalability. Despite its lower computational complexity, our reservoir approach is able to maintain high qubit-state-discrimination fidelity. Relative to traditional methods, our approach achieves error reductions of up to 50% and 11% on single- and five-qubit datasets, respectively, and delivers up to 2.5x crosstalk reduction on the five-qubit dataset. Compared with recent machine-learning methods, evaluating our model requires 100x fewer multiplications for single-qubit and 2.5x fewer for five-qubit models. This work demonstrates that reservoir computing can enhance qubit-state discrimination while maintaining scalability for future quantum processors.
- Abstract（参考訳）: 量子プロセッサは、多くの量子ビットの高速かつ高忠実な同時測定を必要とする。
超伝導量子ビットは有用な量子プロセッサに向けた主要なモダリティの1つであるが、その読み出しはボトルネックのままである。
従来の計測データ処理手法では、周波数多重読み出しにおけるクロストークを考慮するのに苦労することが多く、リソースオーバーヘッドを減らすのが好まれる。
この課題に対処する最近のアプローチでは、ニューラルネットワークを使って国家差別の忠実度を改善する。
しかし、トレーニングや評価には計算コストがかかるため、キュービットの数が増加するにつれてレイテンシが増加しスケーラビリティが低下する。
本稿では, 次世代貯水池計算に基づく機械学習手法を提案する。この手法は, 測定信号から多項式特性を構築し, 対応する量子ビット状態にマッピングする。
この方法は高度に並列化可能であり、ニューラルネットワークに共通するコストのかかる非線形アクティベーション機能を避け、リアルタイムトレーニングをサポートし、高速な評価、適応性、スケーラビリティを実現する。
計算の複雑さが低いにもかかわらず、我々の貯水池のアプローチは高い量子状態の識別精度を維持することができる。
従来の手法とは対照的に,本手法では,シングルキュービットデータセットでは最大50%,5キュービットデータセットでは11%の誤差削減を実現し,5キュービットデータセットでは最大2.5倍のクロストーク削減を実現している。
最近の機械学習手法と比較して、我々のモデルはシングルキュービットの乗算を100倍少なくし、5キュービットモデルの乗算を2.5倍少なくする。
この研究は、将来の量子プロセッサのスケーラビリティを維持しながら、貯水池コンピューティングが量子状態の識別を向上させることを実証している。
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