論文の概要: OmniQEC: discovering practical quantum error-correcting codes by an AI scientist

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.25865v1
• Date: Tue, 28 Jul 2026 15:31:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-29 20:50:42.900732
• Title: OmniQEC: discovering practical quantum error-correcting codes by an AI scientist
• Title（参考訳）: OmniQEC:AI科学者による実用的な量子エラー訂正符号の発見
• Abstract要約: 我々は、量子誤り訂正符号を発見するための効率的なAI科学者であるOmniQECを紹介する。 コアとなるOmniQECは、自己進化的推論メカニズムと遅い高速なシナジスティックワークフローを組み合わせたものだ。 発見されたコードは、物理ビット予算の増加とともに、論理エラー抑制を着実に改善している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.09408539282161
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum error correction (QEC) is indispensable for scalable fault-tolerant quantum computing. However, discovering QEC codes that remain effective is challenging, as logical performance depends on the interplay between code structure, hardware, syndrome extraction, and decoding, which often impose competing requirements. Here we introduce OmniQEC, an efficient AI scientist for discovering QEC codes suited to deployment on modern quantum processors. OmniQEC formulates QEC design as an iterative discovery process in which an orchestrator, implemented by advanced large language models (LLMs), coordinates code generation, code-level screening, syndrome-extraction synthesis, and decoder-based circuit evaluation. At its core, OmniQEC combines a self-evolving reasoning mechanism with a slow--fast synergistic workflow: a fast loop explores candidates using inexpensive code-level proxies, whereas a slow loop performs physically grounded circuit-level evaluation and feeds the resulting evidence back into the search. We evaluate OmniQEC across four qLDPC construction families, three LLM backends, and $14$ total-physical-qubit budgets per backend. The discovered codes show steadily improving logical-error suppression with increasing physical-qubit budgets and outperform the BB codes with $[\![72,12,6]\!]$ and $[\![144,12,12]\!]$ under complete-implementation budgets of 98 and 240 physical qubits, respectively. The discovered codes are hardware-friendly and may be of independent interest for practical QEC implementation. These findings pave the way towards LLM-assisted QEC discovery grounded in physically informed code--circuit--decoder co-design.
• Abstract（参考訳）: 量子誤り訂正(QEC)は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には不可欠である。 しかし、論理的性能は、コード構造、ハードウェア、シンドローム抽出、デコードとの相互作用に依存し、しばしば競合する要求を課すため、QEC符号の発見は困難である。 ここでは、現代の量子プロセッサへのデプロイメントに適したQECコードを発見するための、効率的なAI科学者であるOmniQECを紹介する。 OmniQECはQEC設計を、先進的な大規模言語モデル(LLM)によって実装されたオーケストレータがコード生成、コードレベルのスクリーニング、シンドローム抽出合成、デコーダベースの回路評価を行う反復的な発見プロセスとして定式化している。 高速ループは安価なコードレベルのプロキシを使って候補を探索し、遅いループは物理的に基底化された回路レベルの評価を行い、その結果のエビデンスを検索にフィードバックする。 我々は,4つのqLDPC構築ファミリ,3つのLLMバックエンド,14ドルの合計物理量子ビット予算に対してOmniQECを評価した。 発見されたコードは、物理ビット予算の増加による論理エラー抑制を着実に改善し、BBコードを$[\! 72,12,6]\! ]$と$[\! 144,12,12]\! 実装予算は98ドル、物理キュービットは240ドルだ。 発見されたコードはハードウェアフレンドリーであり、実践的なQEC実装には独立した関心があるかもしれない。 これらの知見は、物理情報に基づくコード-回路-デコーダ共設計に基づくLCM支援QEC発見への道を開いた。

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