論文の概要: Enabling Fast and Accurate Neutral Atom Readout through Image Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.25982v1
• Date: Wed, 29 Oct 2025 21:30:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-31 16:05:09.582046
• Title: Enabling Fast and Accurate Neutral Atom Readout through Image Denoising
• Title（参考訳）: 画像デノイングによる高速で正確な中性原子読み出しの実現
• Authors: Chaithanya Naik Mude, Linipun Phuttitarn, Satvik Maurya, Kunal Sinha, Mark Saffman, Swamit Tannu,
• Abstract要約: 中性原子量子コンピュータは、数十万キュービットまでのスケーリングを約束している。 量子ビットの測定には現在、基礎となる量子ゲート操作の読み出しよりもミリ秒かかる。 画像のデノイングがこの緊張を解消できることを示す。 我々のフレームワークであるGANDALFは、露光法を用いて、短い低光度測定から明確な信号を再構成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5990019676783978
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neutral atom quantum computers hold promise for scaling up to hundreds of thousands of qubits, but their progress is constrained by slow qubit readout. Measuring qubits currently takes milliseconds-much longer than the underlying quantum gate operations-making readout the primary bottleneck in deploying quantum error correction. Because each round of QEC depends on measurement, long readout times increase cycle duration and slow down program execution. Reducing the readout duration speeds up cycles and reduces decoherence errors that accumulate while qubits idle, but it also lowers the number of collected photons, making measurements noisier and more error-prone. This tradeoff leaves neutral atom systems stuck between slow but accurate readout and fast but unreliable readout. We show that image denoising can resolve this tension. Our framework, GANDALF, uses explicit denoising using image translation to reconstruct clear signals from short, low-photon measurements, enabling reliable classification at up to 1.6x shorter readout times. Combined with lightweight classifiers and a pipelined readout design, our approach both reduces logical error rate by up to 35x and overall QEC cycle time up to 1.77x compared to state-of-the-art CNN-based readout for Cesium (Cs) Neutral Atom arrays.
• Abstract（参考訳）: 中性原子量子コンピュータは、数十万の量子ビットのスケーリングを約束するが、その進歩は遅い量子ビットの読み出しによって制限される。 量子ビットの測定には現在、基礎となる量子ゲート操作よりもミリ秒長くかかる。 QECの各ラウンドは測定に依存するため、長い読み出し時間はサイクル時間を増やし、プログラムの実行を遅くする。 読み出し時間の短縮はサイクルを高速化し、キュービットがアイドルしている間に蓄積するデコヒーレンスエラーを低減させるが、収集した光子の数を減少させ、測定をノイズにしやすくする。 このトレードオフにより、中性原子系は遅いが正確な読み出しと高速だが信頼性の低い読み出しの間に立ち往生する。 画像のデノイングがこの緊張を解消できることを示す。 我々のフレームワークであるGANDALFは、画像翻訳を用いて、短い低光度測定から明確な信号を再構成し、最大1.6倍の短い読み出し時間で信頼性の高い分類を可能にする。 軽量な分類器とパイプライン化された読み出し設計を組み合わせることで、Cesium(Cs)ニュートラル原子配列の最先端CNNベースの読み出しと比較して、論理エラー率を最大35倍、QECサイクル全体の1.77倍に削減できる。

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