論文の概要: Vibe Calibration: Autonomous Bring-up of a 112-Qubit Superconducting Quantum Processor by a Skill-Orchestrating Language Agent

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.22376v1
• Date: Sun, 21 Jun 2026 07:53:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-25 18:39:06.538143
• Title: Vibe Calibration: Autonomous Bring-up of a 112-Qubit Superconducting Quantum Processor by a Skill-Orchestrating Language Agent
• Title（参考訳）: Vibe Calibration: スキルオーケストレーション言語エージェントによる112量子超電導量子プロセッサの自律的起動
• Authors: Huikai Xu, Jiaxiu Han, Shigang Ou, Cheng Ye, Zisong Shen, Jing Gao, Yijia Wang, Tianrui Che, Yu Song, Weiyang Liu, Lei Wang, Lin-Feng Zhang, Pan Zhang, Hai-Feng Yu,
• Abstract要約: この研究は、再利用可能な監査可能なスキルを通じて、100量子ビット超伝導プロセッサの完全自律キャリブレーションを初めて実証する。 周波数可変トランスモンを持つ112量子ビットプロセッサでは、112量子ビットのうち108のキャリブレーションを4.7時間で自律的に完了する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.528118971720634
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Superconducting quantum computing is one of the most mature solid-state platforms for quantum computation, with processors exceeding one hundred qubits. Yet further scaling toward fault-tolerant quantum computing is increasingly constrained by calibration complexity. Conventional scripts are brittle to anomalous signals, and expert judgment is bounded by cognitive bandwidth and serial operation time, failing to keep pace with system scale. Here we report Vibe Calibration, an autonomous calibration system orchestrated by large language model agents, which distills expert tacit knowledge into reusable Skills. Each Skill is organized as a decision tree that packages parameterized measurement commands, quantitative acceptance criteria, and audit records, enabling autonomous execution and self-healing. We capture this knowledge through a three-phase human-in-the-loop distillation process and fine-tune a large language model on validated trajectories. On a 112-qubit processor with frequency-tunable transmons, the system autonomously completes calibration of 108 out of 112 qubits in 4.7 hours, achieving a 4--5$\times$ speedup over manual calibration of the full 112 qubits. A cross-validated comparison with expert manual calibration on a 16-qubit subset shows agreement on 14 out of 16 qubits. More importantly, the model demonstrates transferable calibration workflows across devices. While low-level control scripts require minor interface adaptation for different hardware platforms, the core decision logic and task orchestration generalize to new processors, demonstrating a reusable laboratory interface rather than a memorized script.This work demonstrates, for the first time, fully autonomous calibration of a hundred-qubit superconducting processor through reusable and auditable Skills, removing a critical barrier to scalable quantum hardware operation.
• Abstract（参考訳）: 超伝導量子コンピューティングは、量子計算における最も成熟した固体プラットフォームの一つであり、プロセッサは100キュービットを超える。 さらに、フォールトトレラントな量子コンピューティングへのスケーリングは、キャリブレーションの複雑さによってますます制限されている。 従来のスクリプトは異常信号に対して脆弱であり、専門家の判断は認知的帯域幅と連続的な操作時間によって拘束され、システムスケールに追随しない。 本稿では,大規模な言語モデルエージェントによって編成された自律的校正システムであるVibe Calibrationについて報告する。 各スキルは、パラメータ化された測定コマンド、量的受け入れ基準、監査記録をパッケージ化して、自律的な実行と自己修復を可能にする決定ツリーとして構成される。 我々はこの知識を3段階のヒト・イン・ザ・ループ蒸留プロセスを通じて捉え、検証された軌道上の大きな言語モデルを微調整する。 周波数可変トランスモンを持つ112量子ビットプロセッサでは、112量子ビットのうち108のキャリブレーションを4.7時間で自動で完了し、完全な112量子ビットの手動キャリブレーションよりも4--5$\times$のスピードアップを達成した。 16キュービットサブセットのエキスパート手動キャリブレーションとのクロスバリデーション比較では、16キュービットのうち14が一致している。 さらに重要なのは、このモデルがデバイス間で転送可能なキャリブレーションワークフローを示すことだ。 低レベル制御スクリプトは、異なるハードウェアプラットフォームに対するマイナーなインタフェース適応を必要とするが、コア決定ロジックとタスクオーケストレーションは、新しいプロセッサに一般化され、記憶されたスクリプトではなく、再利用可能な実験室インタフェースが実証される。この研究は、再利用可能な監査可能なスキルを通じて、100量子ビット超伝導プロセッサの完全自律キャリブレーションを初めて証明し、スケーラブルな量子ハードウェア操作にとって重要な障壁を取り除く。

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