論文の概要: Quantum State Discrimination Enhanced by FPGA-Based AI Engine Technology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.08213v1
• Date: Tue, 13 Jan 2026 04:37:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-14 18:27:19.061026
• Title: Quantum State Discrimination Enhanced by FPGA-Based AI Engine Technology
• Title（参考訳）: FPGAベースのAIエンジン技術による量子状態の識別
• Authors: Anastasiia Butko, Artem Marisov, David I. Santiago, Irfan Siddiqi,
• Abstract要約: 本稿ではFPGAベースのAIエンジン技術を活用したリアルタイム量子状態識別システムを提案する。 マルチ層ニューラルネットワークはAMD Xilinx VCK190 FPGAプラットフォーム上で開発・実装されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Identifying the state of a quantum bit (qubit), known as quantum state discrimination, is a crucial operation in quantum computing. However, it has been the most error-prone and time-consuming operation on superconducting quantum processors. Due to stringent timing constraints and algorithmic complexity, most qubit state discrimination methods are executed offline. In this work, we present an enhanced real-time quantum state discrimination system leveraging FPGA-based AI Engine technology. A multi-layer neural network has been developed and implemented on the AMD Xilinx VCK190 FPGA platform, enabling accurate in-situ state discrimination and supporting mid-circuit measurement experiments for multiple qubits. Our approach leverages recent advancements in architecture research and design, utilizing specialized AI/ML accelerators to optimize quantum experiments and reduce the use of FPGA resources.
• Abstract（参考訳）: 量子状態判別 (quantum state discrimination) として知られる量子ビットの状態を特定することは、量子コンピューティングにおいて重要な操作である。 しかし、これは超伝導量子プロセッサ上で最もエラーを起こし、時間を要する操作であった。 厳密なタイミング制約とアルゴリズムの複雑さのため、ほとんどのキュービット状態判別法はオフラインで実行される。 本研究ではFPGAベースのAIエンジン技術を活用したリアルタイム量子状態識別システムを提案する。 マルチ層ニューラルネットワークをAMD Xilinx VCK190FPGAプラットフォーム上で開発・実装し、正確な状態判別と複数のキュービットの中間回路計測実験をサポートする。 我々のアプローチは、アーキテクチャ研究と設計の最近の進歩を活用し、特殊なAI/MLアクセラレータを利用して量子実験を最適化し、FPGAリソースの使用を減らす。

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