1क्वांटम संगणना और संचार प्रौद्योगिकी केंद्र, भौतिकी स्कूल, मेलबर्न विश्वविद्यालय, पार्कविले, 3010, वीआईसी, ऑस्ट्रेलिया।
2कंप्यूटिंग और सूचना प्रणाली स्कूल, मेलबर्न स्कूल ऑफ इंजीनियरिंग, मेलबर्न विश्वविद्यालय, पार्कविले, 3010, वीआईसी, ऑस्ट्रेलिया
3डेटा61, सीएसआईआरओ, क्लेटन, 3168, वीआईसी, ऑस्ट्रेलिया
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सार
सरफेस कोड त्रुटि सुधार स्केलेबल दोष-सहिष्णु क्वांटम कंप्यूटिंग को प्राप्त करने के लिए एक अत्यधिक आशाजनक मार्ग प्रदान करता है। जब स्टेबलाइजर कोड के रूप में संचालित किया जाता है, तो सतह कोड गणना में एक सिंड्रोम डिकोडिंग चरण शामिल होता है, जहां मापा स्टेबलाइजर ऑपरेटरों का उपयोग भौतिक क्वैबिट में त्रुटियों के लिए उचित सुधार निर्धारित करने के लिए किया जाता है। डिकोडिंग एल्गोरिदम में पर्याप्त विकास हुआ है, हाल के काम में मशीन लर्निंग (एमएल) तकनीकों को शामिल किया गया है। प्रारंभिक परिणामों के आशाजनक होने के बावजूद, एमएल-आधारित सिंड्रोम डिकोडर अभी भी कम विलंबता के साथ छोटे पैमाने के प्रदर्शनों तक ही सीमित हैं और सीमा स्थितियों और जाली सर्जरी और ब्रेडिंग के लिए आवश्यक विभिन्न आकृतियों के साथ सतह कोड को संभालने में असमर्थ हैं। यहां, हम एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (एएनएन) आधारित स्केलेबल और तेज़ सिंड्रोम डिकोडर के विकास की रिपोर्ट करते हैं जो डीपोलराइज़िंग त्रुटि मॉडल से पीड़ित डेटा क्वैबिट के साथ मनमाने आकार और आकार के सतह कोड को डिकोड करने में सक्षम है। 50 मिलियन से अधिक यादृच्छिक क्वांटम त्रुटि उदाहरणों के कठोर प्रशिक्षण के आधार पर, हमारे एएनएन डिकोडर को 1000 (4 मिलियन से अधिक भौतिक क्यूबिट) से अधिक कोड दूरी के साथ काम करने के लिए दिखाया गया है, जो अब तक का सबसे बड़ा एमएल-आधारित डिकोडर प्रदर्शन है। स्थापित एएनएन डिकोडर सैद्धांतिक रूप से कोड दूरी से स्वतंत्र निष्पादन समय को प्रदर्शित करता है, जिसका अर्थ है कि समर्पित हार्डवेयर पर इसका कार्यान्वयन संभावित रूप से O($mu$sec) के सतह कोड डिकोडिंग समय की पेशकश कर सकता है, जो प्रयोगात्मक रूप से प्राप्त करने योग्य क्वबिट सुसंगतता समय के अनुरूप है। अगले दशक के भीतर क्वांटम प्रोसेसर के अनुमानित पैमाने के साथ, हमारे काम में विकसित एक तेज़ और स्केलेबल सिंड्रोम डिकोडर के साथ उनके संवर्द्धन से गलती-सहिष्णु क्वांटम सूचना प्रसंस्करण के प्रयोगात्मक कार्यान्वयन की दिशा में निर्णायक भूमिका निभाने की उम्मीद है।
लोकप्रिय सारांश
हमारे काम ने बड़ी दूरी के सतह कोड को डिकोड करते समय आने वाली स्केलिंग समस्याओं के समाधान के लिए एक उपन्यास कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क फ्रेमवर्क का प्रस्ताव और कार्यान्वयन किया। कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क को एक इनपुट दिया गया था जिसमें परिवर्तित समता माप, साथ ही त्रुटि सुधार कोड की सीमा संरचना शामिल थी। पूरे संकेंद्रित तंत्रिका नेटवर्क में होने वाले स्थानीय अवलोकन की सीमित विंडो को देखते हुए, किसी भी शेष बची हुई त्रुटियों को ठीक करने के लिए एक मोप-अप डिकोडर का उपयोग किया गया था। 50 मिलियन से अधिक यादृच्छिक क्वांटम त्रुटि उदाहरणों पर कठोर प्रशिक्षण के आधार पर, हमारे डिकोडर को 1000 (4 मिलियन से अधिक भौतिक क्यूबिट) से अधिक कोड दूरी के साथ काम करने के लिए दिखाया गया था, जो अब तक का सबसे बड़ा एमएल-आधारित डिकोडर प्रदर्शन था।
इनपुट में कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क और सीमा संरचना के उपयोग ने हमारे नेटवर्क को सतह कोड दूरी और सीमा कॉन्फ़िगरेशन की एक विस्तृत श्रृंखला पर लागू करने की अनुमति दी। नेटवर्क की स्थानीय कनेक्टिविटी बड़ी दूरी के कोड को डिकोड करते समय कम विलंबता बनाए रखने की अनुमति देती है और आसानी से समानांतरीकरण की सुविधा प्रदान करती है। हमारा काम व्यावहारिक रुचि की समस्याओं के पैमाने पर डिकोडिंग के लिए तंत्रिका नेटवर्क के उपयोग में एक प्रमुख समस्या का समाधान करता है और समान संरचना वाले नेटवर्क के उपयोग से जुड़े आगे के शोध की अनुमति देता है।
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