論文の概要: Scalable Neural Decoders for Practical Fault-Tolerant Quantum Computation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.08358v1
- Date: Thu, 09 Apr 2026 15:21:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-10 18:34:05.993117
- Title: Scalable Neural Decoders for Practical Fault-Tolerant Quantum Computation
- Title（参考訳）: 実用的フォールトトレラント量子計算のためのスケーラブルニューラルネットワーク
- Authors: Andi Gu, J. Pablo Bonilla Ataides, Mikhail D. Lukin, Susanne F. Yelin,
- Abstract要約: 本稿ではQEC符号の幾何構造を利用した畳み込みニューラルネットワークデコーダを提案する。
大規模なフォールトトレラントアルゴリズムに要求される論理的エラー率は、最小限のコードサイズで達成可能であることを示す。
その結果、フォールトトレラント量子計算に伴う時空間コストは、これまで予想されていたよりも大幅に低くなる可能性が示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.43553942673960666
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum error correction (QEC) is essential for scalable quantum computing. However, it requires classical decoders that are fast and accurate enough to keep pace with quantum hardware. While quantum low-density parity-check codes have recently emerged as a promising route to efficient fault tolerance, current decoding algorithms do not allow one to realize the full potential of these codes in practical settings. Here, we introduce a convolutional neural network decoder that exploits the geometric structure of QEC codes, and use it to probe a novel "waterfall" regime of error suppression, demonstrating that the logical error rates required for large-scale fault-tolerant algorithms are attainable with modest code sizes at current physical error rates, and with latencies within the real-time budgets of several leading hardware platforms. For example, for the $[144, 12, 12]$ Gross code, the decoder achieves logical error rates up to $\sim 17$x below existing decoders - reaching logical error rates $\sim 10^{-10}$ at physical error $p=0.1\%$ - with 3-5 orders of magnitude higher throughput. This decoder also produces well-calibrated confidence estimates that can significantly reduce the time overhead of repeat-until-success protocols. Taken together, these results suggest that the space-time costs associated with fault-tolerant quantum computation may be significantly lower than previously anticipated.
- Abstract（参考訳）: 量子誤り訂正(QEC)はスケーラブルな量子コンピューティングに不可欠である。
しかし、量子ハードウェアの速度を維持するのに十分高速で正確である古典的なデコーダが必要である。
量子低密度パリティチェックコードは最近、効率的なフォールトトレランスのための有望なルートとして登場したが、現在の復号アルゴリズムでは、これらのコードの全潜在性を実用的な設定で実現できない。
本稿では,QEC符号の幾何学的構造を利用した畳み込みニューラルネットワークデコーダを導入し,大規模なフォールトトレラントアルゴリズムに要求される論理的エラー率を,現在の物理エラー率,およびいくつかの主要なハードウェアプラットフォームのリアルタイム予算内でのレイテンシで実現可能であることを示す。
例えば、$[144, 12, 12]$ Grossのコードの場合、デコーダは、既存のデコーダから最大$\sim 17$xまで論理エラー率を達成します。
このデコーダは、繰り返しアンティル・サクセスプロトコルの時間オーバーヘッドを著しく低減できる、よく校正された信頼推定も生成する。
これらの結果は、フォールトトレラント量子計算に伴う時空間コストが、これまで予想されていたよりも大幅に低いことを示唆している。
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