論文の概要: Real-Time Detection of Charge Jumps in Superconducting Qubits with a Convolutional Neural Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.14293v1
- Date: Wed, 15 Jul 2026 18:56:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-17 17:01:32.890469
- Title: Real-Time Detection of Charge Jumps in Superconducting Qubits with a Convolutional Neural Network
- Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークを用いた超電導量子ビットにおける電荷跳躍のリアルタイム検出
- Abstract要約: 宇宙線とガンマからの電離放射線は超伝導量子ビットの環境電荷の不連続ジャンプを引き起こす(電荷ジャンプ)
現在の検出方法はオフラインで動作し、ループ内キュービット制御と互換性のないレイテンシを導入する。
本稿では、ループ内展開用に設計された拡張因果畳み込みニューラルネットワーク(DCCNN)に基づいて、超伝導量子ビットに対する電荷ジャンプのオンライン検出を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.25209383532408014
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Ionizing radiation from cosmic rays and gammas can induce discontinuous jumps in the environmental charge of superconducting qubits (charge jumps), causing correlated errors that challenge fault-tolerant quantum computing while simultaneously providing a detection signature for quantum sensing applications. Current detection methods operate offline, introducing latency incompatible with in-the-loop qubit control. In this paper, an online detector of charge jumps for superconducting qubits, based on a dilated causal convolutional neural network (DCCNN) designed for in-the-loop deployment on the Quantum Instrumentation Control Kit (QICK) platform, is presented. The network is trained on synthetic Ramsey tomography scans generated from qubit templates measured at the Northwestern Experimental Underground Site (NEXUS) at Fermilab, and translated to FPGA firmware via hls4ml with ap_fixed$\langle 16,6 \rangle$ quantization, reaching a per-inference latency of $6.19 μ$s on the Zynq UltraScale+ RFSoC ZCU216. At this operating point the DCCNN matches the detection efficiency of the established offline $χ^2$ algorithm ($0.843 \pm 0.022$ vs. $0.866 \pm 0.020$ on $|Δq| \in [0.1, 0.5] e$ at matched false-positive rate), while requiring no per-qubit hyperparameter tuning. This shifts charge-jump detection from a post-hoc diagnostic to a control-loop primitive, enabling adaptive protocols that respond to radiation-induced events in situ, with applications to quantum-computing error mitigation and to the use of superconducting qubits as particle detectors.
- Abstract（参考訳）: 宇宙線やガンマ線からの電離放射線は超伝導量子ビットの環境電荷の不連続なジャンプを誘発し(電荷ジャンプ)、フォールトトレラントな量子コンピューティングに挑戦する相関エラーを引き起こし、同時に量子センシングアプリケーションのための検出シグネチャを提供する。
現在の検出方法はオフラインで動作し、ループ内キュービット制御と互換性のないレイテンシを導入する。
本稿では,Quantum Instrumentation Control Kit (QICK) プラットフォーム上でのループ配置用に設計された拡張因果畳み込みニューラルネットワーク(DCCNN)に基づく,超伝導量子ビットに対する電荷ジャンプのオンライン検出について述べる。
ネットワークは、フェルミラブのノースウェスタン実験地下サイト(NEXUS)で測定されたクビットテンプレートから生成されたラムゼートモグラフィースキャンに基づいて訓練され、ap_fixed$\langle 16,6 \rangle$量子化でFPGAファームウェアに変換され、Zynq UltraScale+ RFSoC ZCU216で6.19 μ$sに達する。
このオペレーティングポイントでは、DCCNNは確立されたオフラインの$ ^2$アルゴリズム(0.843 \pm 0.022$ vs. $ 0.866 \pm 0.020$ on $|Δq| \in [0.1, 0.5] e$ at matched false- positive rate)の検出効率と一致する。
これにより、電荷ジャンプ検出がポストホック診断からコントロールループプリミティブに移行し、量子計算誤差軽減や超伝導量子ビットを粒子検出器として使用するために、その場で放射線によって引き起こされる事象に対応する適応プロトコルが実現される。
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