Correzione degli errori quantistici con gli autoencoder quantistici

Correzione degli errori quantistici con gli autoencoder quantistici

Timestamp: 9 marzo 2023 9:39
Nodo di origine: 2003223

David F. Locher, Lorenzo Cardarelli e Markus Müller

Istituto per l'informazione quantistica, RWTH Aachen University, D-52056 Aachen, Germania
Istituto Peter Grünberg, Nanoelettronica teorica, Forschungszentrum Jülich, D-52425 Jülich, Germania

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Astratto

La correzione attiva degli errori quantistici è un ingrediente centrale per ottenere robusti processori quantistici. In questo articolo indaghiamo sul potenziale dell'apprendimento automatico quantistico per la correzione degli errori quantistici in una memoria quantistica. Nello specifico, dimostriamo come le reti neurali quantistiche, sotto forma di autocodificatori quantistici, possono essere addestrate per apprendere strategie ottimali per il rilevamento attivo e la correzione degli errori, inclusi errori computazionali correlati spazialmente e perdite di qubit. Sottolineiamo che le capacità di denoising degli autoencoder quantistici non si limitano alla protezione di stati specifici, ma si estendono all'intero spazio di codice logico. Mostriamo anche che le reti neurali quantistiche possono essere utilizzate per scoprire nuove codifiche logiche adattate in modo ottimale al rumore sottostante. Inoltre, scopriamo che, anche in presenza di rumore moderato negli stessi autocodificatori quantistici, possono comunque essere utilizzati con successo per eseguire una correzione degli errori quantistica benefica e quindi estendere la durata di un qubit logico.

Immagine di presentazione: gli autoencoder quantistici possono essere applicati per correggere gli errori sugli stati quantistici logici.

Riepilogo popolare

I computer quantistici sono notoriamente suscettibili agli errori e quindi richiederanno la correzione degli errori quantistici per eseguire in modo affidabile calcoli estesi. Di solito, si combinano molti qubit fisici rumorosi per comporre meno cosiddetti qubit logici che consentono di rilevare e correggere gli errori. Questo processo, tuttavia, richiede misurazioni di qubit aggiuntivi e operazioni di feedback condizionate da tali misurazioni, che possono essere una procedura lenta e impegnativa dal punto di vista sperimentale.
In questo articolo, indaghiamo su come il processo di correzione di potenziali errori sui qubit logici può essere eseguito autonomamente, cioè senza la necessità di misurare ulteriori qubit. Per raggiungere questo obiettivo, addestriamo e applichiamo gli autoencoder quantistici, che sono reti neurali quantistiche che prima comprimono e poi decomprimono i dati di input. Questi autocodificatori quantistici possono apprendere strategie di correzione che sono perfettamente adatte a combattere il rumore presente in uno specifico dispositivo hardware. Le reti correggono tali errori in modo completamente autonomo e possono comunque essere utili per proteggere le informazioni quantistiche codificate dalla decoerenza anche se sono esse stesse rumorose. Inoltre, mostriamo come lo schema proposto può essere adattato per scoprire nuovi schemi di codifica per qubit logici, che sono perfettamente adatti a proteggere le informazioni quantistiche codificate dal rumore specifico dell'hardware.

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Citato da

[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, e Alexandre Dauphin, "Applicazioni moderne dell'apprendimento automatico nelle scienze quantistiche", arXiv: 2204.04198, (2022).

[2] Abhinav Anand, Jakob S. Kottmann e Alán Aspuru-Guzik, "Compressione quantistica con circuiti simulabili in modo classico", arXiv: 2207.02961, (2022).

[3] He-Liang Huang, Xiao-Yue Xu, Chu Guo, Guojing Tian, ​​Shi-Jie Wei, Xiaoming Sun, Wan-Su Bao e Gui-Lu Long, “Tecniche di calcolo quantistico a breve termine: algoritmi quantistici variazionali, Mitigazione degli errori, compilazione di circuiti, benchmarking e simulazione classica", arXiv: 2211.08737, (2022).

[4] Chenfeng Cao, Chao Zhang, Zipeng Wu, Markus Grassl e Bei Zeng, "Apprendimento variazionale quantistico per codici quantistici di correzione degli errori", Quantico 6, 828 (2022).

[5] Gunhee Park, Joonsuk Huh e Daniel K. Park, "Classificatore quantistico variazionale di una classe", Apprendimento automatico: scienza e tecnologia 4 1, 015006 (2023).

[6] Akira Sone, Naoki Yamamoto, Tharon Holdsworth e Prineha Narang, "Eguaglianza di Jarzynski della produzione di informazioni di non equilibrio basata sull'entropia incrociata quantistica", arXiv: 2209.01761, (2022).

Le citazioni sopra sono di ANNUNCI SAO / NASA (ultimo aggiornamento riuscito 2023-03-10 14:44:26). L'elenco potrebbe essere incompleto poiché non tutti gli editori forniscono dati di citazione adeguati e completi.

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