Corrección de errores cuánticos con codificadores automáticos cuánticos

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David F. Locher, Lorenzo Cardarelli y Markus Müller

Instituto de Información Cuántica, Universidad RWTH Aachen, D-52056 Aachen, Alemania
Instituto Peter Grünberg, Nanoelectrónica teórica, Forschungszentrum Jülich, D-52425 Jülich, Alemania

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Resumen

La corrección activa de errores cuánticos es un ingrediente central para lograr procesadores cuánticos robustos. En este artículo investigamos el potencial del aprendizaje automático cuántico para la corrección de errores cuánticos en una memoria cuántica. Específicamente, demostramos cómo las redes neuronales cuánticas, en forma de codificadores automáticos cuánticos, pueden entrenarse para aprender estrategias óptimas para la detección activa y la corrección de errores, incluidos los errores computacionales espacialmente correlacionados, así como las pérdidas de qubits. Destacamos que las capacidades de eliminación de ruido de los codificadores automáticos cuánticos no se limitan a la protección de estados específicos, sino que se extienden a todo el espacio de código lógico. También mostramos que las redes neuronales cuánticas se pueden usar para descubrir nuevas codificaciones lógicas que se adaptan de manera óptima al ruido subyacente. Además, descubrimos que, incluso en presencia de un ruido moderado en los propios codificadores automáticos cuánticos, aún pueden usarse con éxito para realizar una corrección de errores cuánticos beneficiosa y, por lo tanto, extender la vida útil de un qubit lógico.

Imagen destacada: los codificadores automáticos cuánticos se pueden aplicar para corregir errores en estados cuánticos lógicos.

Resumen popular

Las computadoras cuánticas son notoriamente susceptibles a los errores y, por lo tanto, requerirán una corrección de errores cuánticos para realizar cálculos extensos de manera confiable. Por lo general, uno combina muchos qubits físicos ruidosos para componer menos qubits llamados lógicos que permiten detectar y corregir errores. Sin embargo, este proceso requiere mediciones de qubits adicionales y operaciones de retroalimentación condicionadas a esas mediciones, lo que puede ser un procedimiento lento y experimentalmente desafiante.
En este artículo investigamos cómo el proceso de corrección de errores potenciales en qubits lógicos se puede realizar de forma autónoma, es decir, sin necesidad de medir qubits adicionales. Para lograr esto, entrenamos y aplicamos autocodificadores cuánticos, que son redes neuronales cuánticas que primero comprimen y luego descomprimen los datos de entrada. Esos autocodificadores cuánticos pueden aprender estrategias de corrección que se adaptan de manera óptima para combatir el ruido presente en un dispositivo de hardware específico. Las redes corrigen dichos errores de forma totalmente autónoma y aún pueden ser beneficiosas para proteger la información cuántica codificada de la decoherencia, incluso si son ruidosas. Además, mostramos cómo se puede adaptar el esquema propuesto para descubrir esquemas de codificación novedosos para qubits lógicos, que se adaptan de manera óptima para proteger la información cuántica codificada del ruido específico del hardware.

► datos BibTeX

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Citado por

[1] Anna Dawid, Julian Arnold, Borja Requena, Alexander Gresch, Marcin Płodzień, Kaelan Donatella, Kim A. Nicoli, Paolo Stornati, Rouven Koch, Miriam Büttner, Robert Okuła, Gorka Muñoz-Gil, Rodrigo A. Vargas-Hernández, Alba Cervera-Lierta, Juan Carrasquilla, Vedran Dunjko, Marylou Gabrié, Patrick Huembeli, Evert van Nieuwenburg, Filippo Vicentini, Lei Wang, Sebastian J. Wetzel, Giuseppe Carleo, Eliška Greplová, Roman Krems, Florian Marquardt, Michał Tomza, Maciej Lewenstein, y Alexandre Dauphin, “Aplicaciones modernas del aprendizaje automático en ciencias cuánticas”, arXiv: 2204.04198, (2022).

[2] Abhinav Anand, Jakob S. Kottmann y Alán Aspuru-Guzik, “Compresión cuántica con circuitos clásicamente simulables”, arXiv: 2207.02961, (2022).

[3] He-Liang Huang, Xiao-Yue Xu, Chu Guo, Guojing Tian, Shi-Jie Wei, Xiaoming Sun, Wan-Su Bao y Gui-Lu Long, “Técnicas de computación cuántica a corto plazo: algoritmos cuánticos variacionales, Mitigación de Errores, Compilación de Circuitos, Benchmarking y Simulación Clásica”, arXiv: 2211.08737, (2022).

[4] Chenfeng Cao, Chao Zhang, Zipeng Wu, Markus Grassl y Bei Zeng, “Aprendizaje variacional cuántico para códigos de corrección de errores cuánticos”, Cuántica 6, 828 (2022).

[5] Gunhee Park, Joonsuk Huh y Daniel K. Park, “Clasificador cuántico variacional de una clase”, Aprendizaje automático: ciencia y tecnología 4 1, 015006 (2023).

[6] Akira Sone, Naoki Yamamoto, Tharon Holdsworth y Prineha Narang, “Igualdad similar a Jarzynski en la producción de información sin equilibrio basada en la entropía cuántica cruzada”, arXiv: 2209.01761, (2022).

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Fuente: https://quantum-journal.org/papers/q-2023-03-09-942/

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