Nanotechnology Now - プレスリリース: 機械学習が量子誤り訂正の向上に貢献

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要約：
理化学研究所量子コンピューティング研究センターの研究者らは、機械学習を使用して、量子コンピューターのエラー訂正を実行しました。これは、これらのデバイスを実用化するための重要なステップです。このシステムは、近似的であるにもかかわらず、必要な訂正を行う最適な方法を効率的に決定できる自律訂正システムを使用しています。

機械学習はより優れた量子誤り訂正に貢献します

和光市 |投稿日: 8 年 2023 月 XNUMX 日

基本値 0 と 1 のみを取ることができるビットで動作する古典的なコンピュータとは対照的に、量子コンピュータは、計算基底状態の任意の重ね合わせを想定できる「量子ビット」で動作します。古典的な手段を超えて異なる量子ビットを接続する別の量子の特性である量子もつれと組み合わせると、量子コンピューターがまったく新しい演算を実行できるようになり、大規模な検索、最適化問題、暗号化などの一部の計算タスクで潜在的な利点が生まれます。

量子コンピューターの実用化に向けた主な課題は、量子の重ね合わせの非常に脆弱な性質に起因しています。実際、例えば環境の遍在的な存在によって誘発される小さな摂動は、量子の重ね合わせを急速に破壊するエラーを引き起こし、その結果、量子コンピューターは優位性を失います。

この障害を克服するために、高度な量子誤り訂正方法が開発されました。理論的には、エラーの影響を無効にすることができますが、多くの場合、デバイスの複雑さにおいて多大なオーバーヘッドが発生し、それ自体がエラーを起こしやすいため、潜在的にエラーの危険性がさらに高まる可能性があります。その結果、本格的な誤り訂正は依然として実現できていない。

この研究で研究者らは、良好なエラー訂正パフォーマンスを維持しながらデバイスのオーバーヘッドを最小限に抑えるエラー訂正スキームの探索に機械学習を活用しました。この目的を達成するために、彼らは量子誤り訂正への自律的なアプローチに焦点を当てました。このアプローチでは、頻繁に誤り検出測定を実行する必要性を、巧妙に設計された人工環境に置き換えることができます。彼らはまた、例えば、現在最も有望で普及している超伝導回路に基づく量子コンピューティングマシンの一部で利用可能であり、利用されている「ボソン量子ビット符号化」にも注目した。

ボソン量子ビット符号化の広大な検索空間でパフォーマンスの高い候補を見つけることは、複雑な最適化タスクを表します。研究者らは、高度な機械学習手法である強化学習でこれに対処します。強化学習では、エージェントが抽象的な可能性のある環境を探索して、アクションポリシーを学習および最適化します。これにより、研究グループは、驚くほどシンプルな近似量子ビットエンコーディングが、提案されている他のエンコーディングと比較してデバイスの複雑さを大幅に軽減できるだけでなく、エラー訂正能力の点で競合他社を上回るパフォーマンスを発揮できることを発見しました。

この論文の筆頭著者であるYexiong Zeng氏は、「私たちの研究は、機械学習を量子誤り訂正に導入できる可能性を実証するだけでなく、実験での量子誤り訂正の実装の成功に一歩近づく可能性もあります。」と述べています。

Franco Ori 氏は次のように述べています。「機械学習は、大規模な量子計算と最適化の課題に対処する上で極めて重要な役割を果たすことができます。現在、私たちは機械学習、人工ニューラルネットワーク、量子誤り訂正、量子フォールトトレランスを統合する多くのプロジェクトに積極的に関わっています。」

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コンタクト：
ジェンス・ウィルキンソン
理研
オフィス：81-484-621-424

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