論文の概要: Learning Neural Decoding with Parallelism and Self-Coordination for Quantum Error Correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.03815v1
• Date: Thu, 04 Sep 2025 02:02:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-12 14:27:54.563656
• Title: Learning Neural Decoding with Parallelism and Self-Coordination for Quantum Error Correction
• Title（参考訳）: 量子エラー補正のための並列性と自己調整によるニューラルデコーディングの学習
• Authors: Kai Zhang, Situ Wang, Linghang Kong, Fang Zhang, Zhengfeng Ji, Jianxin Chen,
• Abstract要約: 既存のニューラルネットワークデコーダの実装には、超伝導論理量子ビットによって生成されたシンドロームストリームをリアルタイムで復号するために必要な並列性がない。 我々は、スライディングウインドウデコーディングに特化した、リカレントでトランスフォーマーベースのニューラルネットワークをトレーニングすることで、この問題に対処する。 このアプローチにより、ネットワークは近隣のウィンドウをまたいで自己調整し、任意に長いメモリ実験の高精度な並列デコードを容易にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.184133388805955
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fast, reliable decoders are pivotal components for enabling fault-tolerant quantum computation. Neural network decoders like AlphaQubit have demonstrated significant potential, achieving higher accuracy than traditional human-designed decoding algorithms. However, existing implementations of neural network decoders lack the parallelism required to decode the syndrome stream generated by a superconducting logical qubit in real time. Moreover, integrating AlphaQubit with sliding window-based parallel decoding schemes presents non-trivial challenges: AlphaQubit is trained solely to output a single bit corresponding to the global logical correction for an entire memory experiment, rather than local physical corrections that can be easily integrated. We address this issue by training a recurrent, transformer-based neural network specifically tailored for sliding-window decoding. While our network still outputs a single bit per window, we derive training labels from a consistent set of local corrections and train on various types of decoding windows simultaneously. This approach enables the network to self-coordinate across neighboring windows, facilitating high-accuracy parallel decoding of arbitrarily long memory experiments. As a result, we resolve the throughput limitation that previously prohibited the application of AlphaQubit-type decoders in fault-tolerant quantum computation.
• Abstract（参考訳）: 高速で信頼性の高いデコーダは、フォールトトレラント量子計算を実現するための重要なコンポーネントである。 AlphaQubitのようなニューラルネットワークデコーダは、従来の人間設計のデコードアルゴリズムよりも高い精度で、大きな可能性を証明している。 しかし、既存のニューラルネットワークデコーダの実装では、超伝導論理量子ビットによって生成されたシンドロームストリームをリアルタイムで復号するために必要な並列性は欠如している。 さらに、AlphaQubitとスライディングウインドウベースの並列デコードスキームを統合することは、簡単な問題である: AlphaQubitは、簡単に統合できるローカル物理補正ではなく、グローバル論理補正に対応する単一のビットをメモリ実験全体に対して出力するように訓練されている。 我々は、スライディングウインドウデコーディングに特化した、リカレントでトランスフォーマーベースのニューラルネットワークをトレーニングすることで、この問題に対処する。 ネットワークはウィンドウ毎に1ビットずつ出力するが、一貫したローカル修正セットからラベルを抽出し、さまざまな種類のデコードウィンドウを同時にトレーニングする。 このアプローチにより、ネットワークは近隣のウィンドウをまたいで自己調整し、任意に長いメモリ実験の高精度な並列デコードを容易にする。 その結果,AlphaQubit型デコーダのフォールトトレラント量子計算への応用をこれまで禁止していたスループット制限を解消した。

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