[論文レビュー] A general-purpose single-photon-based quantum computing platform

Nicolas Maring, Andreas Fyrillas+25 more|arXiv (Cornell University)|Jun 1, 2023

Neural Networks and Reservoir Computing被引用数 8

ひとこと要約

Ascella プラットフォームは、再構成可能な 12 モード光子チップ上の6つの単一光子に基づく、ユーザー準備完了の汎用量子コンピュータを実証し、1量子ビットゲートで最大 99.6%、2量子ビットゲートで 93.8%、3量子ビットゲートで 86% のゲート忠実度を達成。さらに VQE、光子自然分類、6光子ボース・サンプリング、 heralded 3-光子 GHZ 生成を実証。

ABSTRACT

Quantum computing aims at exploiting quantum phenomena to efficiently perform computations that are unfeasible even for the most powerful classical supercomputers. Among the promising technological approaches, photonic quantum computing offers the advantages of low decoherence, information processing with modest cryogenic requirements, and native integration with classical and quantum networks. To date, quantum computing demonstrations with light have implemented specific tasks with specialized hardware, notably Gaussian Boson Sampling which permitted quantum computational advantage to be reached. Here we report a first user-ready general-purpose quantum computing prototype based on single photons. The device comprises a high-efficiency quantum-dot single-photon source feeding a universal linear optical network on a reconfigurable chip for which hardware errors are compensated by a machine-learned transpilation process. Our full software stack allows remote control of the device to perform computations via logic gates or direct photonic operations. For gate-based computation we benchmark one-, two- and three-qubit gates with state-of-the art fidelities of $99.6\pm0.1 \%$, $93.8\pm0.6 \%$ and $86\pm1.2 \%$ respectively. We also implement a variational quantum eigensolver, which we use to calculate the energy levels of the hydrogen molecule with high accuracy. For photon native computation, we implement a classifier algorithm using a $3$-photon-based quantum neural network and report a first $6$-photon Boson Sampling demonstration on a universal reconfigurable integrated circuit. Finally, we report on a first heralded 3-photon entanglement generation, a key milestone toward measurement-based quantum computing.

研究の動機と目的

• 再構成可能なチップ上で一般用途のユーザー準備完了の単一光子量子計算プロトタイプを実証する。
• 最大六光子までのゲートベースおよび光子ネイティブ計算で高忠実度を示す。
• 既存プラットフォームとゲート忠実度をベンチマークし、中規模量子タスク（VQE、ボース・サンプリング、量子ニューラルネットワーク）を実証する。
• 遠隔タスク提出と結果取得のためのソフトウェアスタックとクラウドアクセスを提供する。

提案手法

• アクティブデマルチプレクサを介して同期入力モード6つを供給するオンデマンド量子ドット単一光子源を利用。
• 126 個のサーモ光位相シフタと132 個の導波結合器を備えた12モード Si3N4 ユニバーサル・インターフェロメータで光子を干渉させる。
• ハードウェア誤差を補償し、ユーザタスクをチップ制御へマッピングする機械学習ベースの翻訳/コンパイルを実装。
• 熱光モデル ϕ = A V ⊙2 + b を適合させ、ユニタリ忠実度を最大化する A および b を学習してチップ制御を特徴づけ・最適化。
• リモートジョブ提出のための Perceval ベースのクラウドフレームワーク（PC、GB、または U）を採用し、分析のために出力同時発生を収集。
• 対称性ベースの有限標本忠実度法によるゲートベンチマークを実施し、1-, 2-, 3-量子ビットゲートの Favg(U) を算出。
• H2 の変分量子固有値ソルバー（VQE）を実証し、古典-量子フィードバックでアンサッツパラメータを最適化。
• 3つの光子で、5モードの光子ネイティブ計算と部分光子数分解能を用いた量子ニューラルネットワークを探索。
• 再構成可能なチップ上で6光子ボース・サンプリング実験を実行し、理想分布と比較。
• チップ上で heralded 3-光子 GHZ 状態生成を示し、測定ベースの QC へのマイルストーンとする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 Ascella で実装された 1-, 2-, 3-量子ビットゲートの忠実度はどれくらいで、他のプラットフォームとどう比較されるか。
• RQ2 6光子のオンチップ光子プロセッサは、ゲートベースおよび光子ネイティブ計算を高い安定性とリモート運用性で支援できるか。
• RQ3 クラウドアクセスを備えた単一統合プラットフォームで、非古典光子タスク（VQE、量子ニューラルネットワーク、ボース・サンプリング、 heralded GHZ）を実行できるか。
• RQ4 機械学習支援翻訳/コンパイルは、製造・熱クロストーク誤差を補償して高いユニタリ忠実度へ達するのにどの程度有効か。

主な発見

• ゲート忠実度：1-量子ビット T-ゲート 99.6 ± 0.1%、2-量子ビット CNOT 93.8 ± 0.6%、3-量子ビット Toffoli 86 ± 1.2%。
• 水素（H2）の変分量子固有値ソルバーを実証し、50–100回の反復後に基底エネルギーを ±0.01 Hartree の範囲に収束。
• チップ上の6光子ボース・サンプリングは忠実度約 0.97 ± 0.03、全変動距離約 ≈ 0.16 ± 0.02。
• IRIS データで訓練された光子ネイティブ量子分類器は、訓練精度 0.92、テスト精度 0.95 を達成。
• チップ上で heralded 3-光子 GHZ 状態を生成し忠実度 0.82 ± 0.04 を記録、測定ベース QC の重要なマイルストーンを示す。
• 6光子処理の周波数は 4 Hz、数週間にわたる長期安定性と高い光子不可分性（約 94%）を実現。