論文の概要: A scalable and real-time neural decoder for topological quantum codes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.07737v1
• Date: Mon, 08 Dec 2025 17:24:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-09 22:03:54.979973
• Title: A scalable and real-time neural decoder for topological quantum codes
• Title（参考訳）: トポロジカル量子コードのためのスケーラブルでリアルタイムなニューラルデコーダ
• Authors: Andrew W. Senior, Thomas Edlich, Francisco J. H. Heras, Lei M. Zhang, Oscar Higgott, James S. Spencer, Taylor Applebaum, Sam Blackwell, Justin Ledford, Akvilė Žemgulytė, Augustin Žídek, Noah Shutty, Andrew Cowie, Yin Li, George Holland, Peter Brooks, Charlie Beattie, Michael Newman, Alex Davies, Cody Jones, Sergio Boixo, Hartmut Neven, Pushmeet Kohli, Johannes Bausch,
• Abstract要約: フォールトトレラントな量子コンピューティングは、物理量子ビットで達成可能なものよりもはるかに低い誤差率を必要とする。 量子エラー補正(QEC)はこのギャップを埋めるが、デコーダは高速で正確でスケーラブルである。 ここでは,ニューラルネットワークデコーダであるAlphaQubit 2を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.06084037728433
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Fault-tolerant quantum computing will require error rates far below those achievable with physical qubits. Quantum error correction (QEC) bridges this gap, but depends on decoders being simultaneously fast, accurate, and scalable. This combination of requirements has not yet been met by a machine-learning decoder, nor by any decoder for promising resource-efficient codes such as the colour code. Here we introduce AlphaQubit 2, a neural-network decoder that achieves near-optimal logical error rates for both surface and colour codes at large scales under realistic noise. For the colour code, it is orders of magnitude faster than other high-accuracy decoders. For the surface code, we demonstrate real-time decoding faster than 1 microsecond per cycle up to distance 11 on current commercial accelerators with better accuracy than leading real-time decoders. These results support the practical application of a wider class of promising QEC codes, and establish a credible path towards high-accuracy, real-time neural decoding at the scales required for fault-tolerant quantum computation.
• Abstract（参考訳）: フォールトトレラントな量子コンピューティングは、物理量子ビットで達成可能なものよりもはるかに低い誤差率を必要とする。 量子エラー補正(QEC)はこのギャップを埋めるが、デコーダは高速で正確でスケーラブルである。 この要求の組み合わせは、まだ機械学習のデコーダや、カラーコードのような有望なリソース効率の高いコードのためのデコーダによって満たされていない。 ここでは,ニューラルネットワークデコーダであるAlphaQubit 2を紹介する。 カラーコードでは、他の高精度デコーダよりも桁違いに高速である。 サーフェスコードでは,1サイクルあたり1マイクロ秒未満のリアルタイムデコーディングを,先行するリアルタイムデコーダよりも精度良く,現在の商用アクセラレータ上で11まで高速にデモする。 これらの結果は、より広範な有望なQEC符号の実践的応用をサポートし、フォールトトレラント量子計算に必要なスケールでの高精度でリアルタイムなニューラルデコーディングへの信頼性の高いパスを確立する。

関連論文リスト

• Neural Decoders for Universal Quantum Algorithms [0.43553942673960666]
  モジュール型アテンションベースニューラルデコーダを導入し,ゲートによる相関関係を学習する。 我々のデコーダは、最もエラーに近いデコーダに匹敵する高速な推論と論理的エラー率を達成する。 これらの結果は、量子コンピューティングの実用的で汎用的で高性能なツールとして、ニューラルデコーダを確立している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-14T17:51:46Z)
• Self-attention U-Net decoder for toric codes [7.564303967741644]
  量子誤り訂正符号の適用には、スケーラブルな効率的なデコーダが最も望ましい。 本研究では,トーリックコードに対する自己注意型U-Net量子デコーダ(SU-NetQD)を提案する。 MWPMと比較して低い論理誤差率を達成し,ノイズバイアスの増加に伴ってコードしきい値の増大傾向を見出した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-03T10:50:47Z)
• Efficient and Universal Neural-Network Decoder for Stabilizer-Based Quantum Error Correction [44.698141103370546]
  GraphQECは、線形時間複雑性を持つ安定化器コードのグラフ構造を機械学習に活用した、コードに依存しないデコーダである。 我々の手法は、任意の安定化符号をまたいだリアルタイム量子誤り訂正のための最初の普遍解である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-27T10:56:53Z)
• Local Clustering Decoder: a fast and adaptive hardware decoder for the surface code [0.0]
  本稿では,リアルタイムデコードシステムの精度と速度要件を同時に達成するソリューションとしてローカルクラスタリングデコーダを紹介する。 我々のデコーダはFPGA上に実装され、ハードウェア並列性を利用して、最速のキュービットタイプにペースを保ちます。 通常の非適応復号法と比較して4倍少ない物理量子ビットを持つ100万個の誤りのない量子演算を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-15T16:43:59Z)
• How to choose a decoder for a fault-tolerant quantum computer? The speed vs accuracy trade-off [48.73569522869751]
  与えられた量子アーキテクチャに対して最適なデコーダを選択する方法を示す。 速度と精度のトレードオフを分析することにより、最適な停止時間を選択する戦略を提案する。 PyMatchingデコーダのデスクトップ実装を備えたサーフェスコードのプロトコルについて説明する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-23T19:30:08Z)
• The END: An Equivariant Neural Decoder for Quantum Error Correction [73.4384623973809]
  データ効率のよいニューラルデコーダを導入し、この問題の対称性を活用する。 本稿では,従来のニューラルデコーダに比べて精度の高い新しい同変アーキテクチャを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-14T19:46:39Z)
• Deep Quantum Error Correction [73.54643419792453]
  量子誤り訂正符号(QECC)は、量子コンピューティングのポテンシャルを実現するための鍵となる要素である。 本研究では,新しいエンペンド・ツー・エンドの量子誤りデコーダを効率的に訓練する。 提案手法は,最先端の精度を実現することにより,QECCのニューラルデコーダのパワーを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-27T08:16:26Z)
• Improved decoding of circuit noise and fragile boundaries of tailored surface codes [61.411482146110984]
  高速かつ高精度なデコーダを導入し、幅広い種類の量子誤り訂正符号で使用することができる。 我々のデコーダは、信仰マッチングと信念フィンドと呼ばれ、すべてのノイズ情報を活用し、QECの高精度なデモを解き放つ。 このデコーダは, 標準の正方形曲面符号に対して, 整形曲面符号において, より高いしきい値と低い量子ビットオーバーヘッドをもたらすことがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-09T18:48:54Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。