論文の概要: Real-time Surface-Code Error Correction Using an FPGA-based Neural-Network Decoder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.04892v1
• Date: Wed, 06 May 2026 13:24:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-07 18:41:07.833546
• Title: Real-time Surface-Code Error Correction Using an FPGA-based Neural-Network Decoder
• Title（参考訳）: FPGAを用いたニューラルネットワークデコーダを用いた実時間表面誤り訂正
• Abstract要約: 本稿ではFPGAベースのニューラルネットデコーダを内蔵したハードウェア統合制御アーキテクチャについて報告する。 超伝導量子プロセッサ上で, 実時間表面符号(距離-3) QEC を実験的に実証した。 実時間復号化とフィードバック補正により,オフライン復号化に匹敵する論理性能が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.81591184245689
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum error correction (QEC) is essential for achieving low error rates required for fault-tolerant quantum computation. In stabilizer-based codes such as the surface code, errors are inferred from repeated syndrome measurements and corrected by a classical decoder. To prevent error accumulation, decoding must be performed with both high throughput and low latency to keep pace with the QEC cycle and enable real-time feedback for universal logical operations. Here we report a hardware-integrated control architecture featuring an FPGA-based neural-network (NN) decoder and experimentally demonstrate real-time surface-code (distance-3) QEC on a superconducting quantum processor. The system achieves a deterministic closed-loop latency of 550 ns, including 124 ns for NN decoding, enabling feedback corrections within a 1.25 us QEC cycle. We show that real-time decoding and feedback correction achieve logical performance comparable to offline decoding while maintaining robustness against varying error conditions. We further demonstrate mid-circuit feedback correction in non-Clifford logical circuits, where Pauli-frame updating alone becomes insufficient. Our results establish a low-latency hardware architecture for embedded QEC control and provide a pathway towards scalable fault-tolerant quantum computing systems.
• Abstract（参考訳）: 量子エラー補正(QEC)は、フォールトトレラント量子計算に必要な低いエラー率を達成するために不可欠である。 表面符号などの安定化器ベースの符号では、繰り返しシンドロームの測定から誤りを推測し、古典復号器で修正する。 エラーの蓄積を防ぐためには、QECサイクルのペースを維持するために、高いスループットと低レイテンシの両方でデコードを実行し、ユニバーサル論理演算のリアルタイムフィードバックを可能にする必要がある。 本稿では,FPGAベースのニューラルネットデコーダを内蔵したハードウェア統合制御アーキテクチャについて報告する。 このシステムは、NN復号のための124 nsを含む550 nsの決定論的閉ループレイテンシを実現し、1.25 us QECサイクルでフィードバックの修正を可能にする。 実時間復号化とフィードバック補正はオフライン復号化に匹敵する論理的性能を達成し, 種々のエラー条件に対する堅牢性を維持していることを示す。 さらに、パウリフレームのみの更新が不十分となる非クリフォード論理回路において、中間回路フィードバック補正を実証する。 本研究は,QEC制御を組み込んだ低遅延ハードウェアアーキテクチャを構築し,スケーラブルなフォールトトレラント量子コンピューティングシステムへの経路を提供する。

関連論文リスト

• QAdapt: A Noise-Adaptive Neural Pre-Decoding Framework for Quantum Error Correction [4.363796734015247]
  表面符号量子誤り訂正のための雑音適応型ニューラルプリコーディングフレームワークQAdaptを提案する。 QAdaptは、ニューラルネットワークのプリデコードベースラインに対する論理エラー率を一貫して減少させる。 GoogleのWillowベンチマークデータでは、微調整を対象とせず、論理エラー率最大5.79パーセント、バックエンドデコード遅延9.32パーセントの削減を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-30T16:02:00Z)
• Realistic Simulation of Quantum Repeater with Encoding and Classical Error Correction [2.973617775445259]
  我々はSeQUeNCeの符号化と古典的誤り訂正プロトコルを用いて量子リピータを実装し,シミュレーションする。 このプロトコルは論理ベル対を分散し、エンコードエンタングルメントスワップを行い、エンタングルメントスワップ計測結果の復号に古典的誤り補正を用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-07T20:38:19Z)
• Calibration-Conditioned FiLM Decoders for Low-Latency Decoding of Quantum Error Correction Evaluated on IBM Repetition-Code Experiments [7.856983722811477]
  量子誤り訂正(QEC)のリアルタイム復号化は、フォールトトレラント量子計算の実現に不可欠である。 超伝導プロセッサにおける時間スケールの自然な分離を生かしたハードウェアコンディショニングニューラルデコーダフレームワークを提案する。 また,FiLM条件のデコーダは,修正された最小値完全マッチングに対して,論理誤差率を最大11.1倍に削減できることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-22T17:23:32Z)
• Learning to Decode in Parallel: Self-Coordinating Neural Network for Real-Time Quantum Error Correction [16.310410074065743]
  我々は,SOTAの精度と実時間量子誤り訂正に必要なスループットを同時に達成する,最初のスケーラブルでニューラルネットベースの並列デコーディングフレームワークを提案する。 我々は,本手法を用いて,1ラウンドあたり1us以内で最大25個の面符号を復号できる1個のTPU v6eを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-14T23:04:25Z)
• Continual Quantum Architecture Search with Tensor-Train Encoding: Theory and Applications to Signal Processing [68.35481158940401]
  CL-QASは連続的な量子アーキテクチャ検索フレームワークである。 振幅のエンコードと変分量子回路の忘れを犠牲にすることの課題を緩和する。 制御可能なロバスト性表現性、サンプル効率の一般化、およびバレンプラトーを使わずに滑らかな収束を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-10T02:36:03Z)
• Demonstrating real-time and low-latency quantum error correction with superconducting qubits [52.08698178354922]
  超伝導量子プロセッサに組み込まれたスケーラブルFPGAデコーダを用いて低遅延フィードバックを示す。 復号ラウンド数が増加するにつれて、論理誤差の抑制が観察される。 この作業でデコーダのスループットとレイテンシが発達し、デバイスの継続的な改善と相まって、次世代の実験がアンロックされた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-07T17:07:18Z)
• A Cryogenic Memristive Neural Decoder for Fault-tolerant Quantum Error Correction [0.0]
  インメモリ・クロスバー(IMC)アーキテクチャに基づくニューラルデコーダの設計と解析を行う。 ハードウェアを意識したリトレーニング手法を開発し、フィデリティ損失を軽減する。 この研究は、フォールトトレラントQECの統合のためのスケーラブルで高速で低消費電力のMCCハードウェアへの経路を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-18T17:46:33Z)
• 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)
• Modular decoding: parallelizable real-time decoding for quantum computers [55.41644538483948]
  リアルタイム量子計算は、ノイズの多い量子ハードウェアによって生成されたデータのストリームから論理的な結果を取り出すことができる復号アルゴリズムを必要とする。 本稿では,デコーディングの精度を犠牲にすることなく,最小限の追加通信でこの問題に対処できるモジュールデコーディングを提案する。 本稿では,格子探索型耐故障ブロックのモジュールデコーディングの具体例であるエッジ頂点分解について紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-08T19:26:10Z)
• 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。