論文の概要: AI-Accelerated Qubit Readout at the Single-Photon Level for Scalable Atomic Quantum Processors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.20919v1
• Date: Wed, 24 Dec 2025 03:51:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-25 19:43:21.66866
• Title: AI-Accelerated Qubit Readout at the Single-Photon Level for Scalable Atomic Quantum Processors
• Title（参考訳）: スケーラブル量子プロセッサのための1光子レベルのAI高速化量子ビット読み出し
• Authors: Yaoting Zhou, Weisen Wang, Zhuangzhuang Tian, Bin Huang, Huancheng Chen, Donghao Li, Zhongxiao Xu, Li Chen, Heng Shen,
• Abstract要約: 我々は,中性原子配列における蛍光可読化のためのAI加速ベイズ推定法について報告する。 提案手法はベイズ推定を利用して,短時間露光下での単一光子レベルでの信頼性の高い状態検出を実現する。 このフレームワークは、大規模原子配列のスケーラブルでリアルタイムな読み出しをサポートし、計算とセンシングにおけるAI強化量子技術への道を開く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.821447184897142
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum state readout with minimal resources is crucial for scalable quantum information processing. As a leading platform, neutral atom arrays rely on atomic fluorescence imaging for qubit readout, requiring short exposure, low photon count schemes to mitigate heating and atom loss while enabling mid-circuit feedback. However, a fundamental challenge arises in the single-photon regime where severe overlap in state distributions causes conventional threshold discrimination to fail. Here, we report an AI-accelerated Bayesian inference method for fluorescence readout in neutral atom arrays. Our approach leverages Bayesian inference to achieve reliable state detection at the single-photon level under short exposure. Specifically, we introduce a weakly anchored Bayesian scheme that requires calibration of only one state, addressing asymmetric calibration challenges common across quantum platforms. Furthermore, acceleration is achieved via a permutation-invariant neural network, which yields a 100-fold speedup by compressing iterative inference into a single forward pass. The approach achieves relative readout fidelity above 99% and 98% for histogram overlaps of 61% and 72%, respectively, enabling reliable extraction of Rabi oscillations and Ramsey interference results unattainable with conventional threshold based methods. This framework supports scalable, real-time readout of large atom arrays and paves the way toward AI-enhanced quantum technology in computation and sensing.
• Abstract（参考訳）: 最小限のリソースを持つ量子状態の読み出しは、スケーラブルな量子情報処理に不可欠である。 中心となるプラットフォームとして、中性原子配列はクビットの読み出しに原子蛍光イメージングを頼り、短露光、加熱と原子の損失を軽減するための低光子数スキームを必要とする。 しかし、状態分布が重なり合う単一光子系では、従来のしきい値の判別が失敗する。 本稿では,中性原子配列における蛍光可読化のためのAI加速ベイズ推定法について報告する。 提案手法はベイズ推定を利用して,短時間露光下での単一光子レベルでの信頼性の高い状態検出を実現する。 具体的には、量子プラットフォームに共通する非対称なキャリブレーション問題に対処するため、1つの状態のみのキャリブレーションを必要とする弱いアンカー付きベイズスキームを導入する。 さらに、反復推論を1つの前方パスに圧縮することで100倍の高速化が得られる置換不変ニューラルネットワークによって加速が達成される。 提案手法は,61%と72%のヒストグラムオーバーラップに対して,99%以上の相対的読み出し忠実度を98%以上達成し,従来のしきい値法では達成できないRabi振動とRamsey干渉の信頼性の高い抽出を可能にした。 このフレームワークは、大規模原子配列のスケーラブルでリアルタイムな読み出しをサポートし、計算とセンシングにおけるAI強化量子技術への道を開く。

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