[論文レビュー] Real-time quantum error correction beyond break-even

V. V. Sivak, A. Eickbusch+11 more|arXiv (Cornell University)|Nov 16, 2022

Quantum Computing Algorithms and Architecture被引用数 13

ひとこと要約

この論文は、スーパーコンダクティング回路を用いて、ゴーテスマン＝キタエフ＝プレスキー（GKP）符号化された論理的キュービットを用いたリアルタイム量子誤り訂正（QEC）を実証し、コherenecの増幅率 $ G = 2.27 \pm 0.07 $ を達成し、ブレークイーブンポイントを超えた。イン・サイト強化学習と「 trickle-down 」QEC方式を組み合わせることで、個々の物理的コンponentの寿命をはるかに超えて論理的キュービットを安定化させた。

ABSTRACT

The ambition of harnessing the quantum for computation is at odds with the fundamental phenomenon of decoherence. The purpose of quantum error correction (QEC) is to counteract the natural tendency of a complex system to decohere. This cooperative process, which requires participation of multiple quantum and classical components, creates a special type of dissipation that removes the entropy caused by the errors faster than the rate at which these errors corrupt the stored quantum information. Previous experimental attempts to engineer such a process faced an excessive generation of errors that overwhelmed the error-correcting capability of the process itself. Whether it is practically possible to utilize QEC for extending quantum coherence thus remains an open question. We answer it by demonstrating a fully stabilized and error-corrected logical qubit whose quantum coherence is significantly longer than that of all the imperfect quantum components involved in the QEC process, beating the best of them with a coherence gain of $G = 2.27 \pm 0.07$. We achieve this performance by combining innovations in several domains including the fabrication of superconducting quantum circuits and model-free reinforcement learning.

研究の動機と目的

• リアルタイム量子誤り訂正が、システム内での最も高い物理的キュービットの寿命を超えて論理的キュービットのコherenecを延長できることを実証すること。
• これまでの実験的プラットフォームでQECの性能を制限していた制御オーバーヘッドと誤り蓄積を克服すること。
• 超伝導キャビティ内のボゾニックGKP符号化を用いて、完全に安定化された誤り訂正済み論理的キュービットを実装すること。
• モデルフリーの強化学習を用いて、QECパrameterをリアルタイムで最適化し、システム固有のノイズと不完全性に適応すること。
• コherenec増幅率 $ G > 1 $ を達成し、将来のフォールトトレランス量子計算におけるQECの実用的妥当性を証明すること。

提案手法

• スーパーコンダクティングキャビティ内の調和振動子モードのグリッド状態に論理的キュービットをGottesman-Kitaev-Preskill（GKP）符号化によりマッピングする。
• リアルタイムの測定に基づくフィードバックと古典的処理を用いた、誤りを発生するたびに訂正する「 trickle-down 」QEC方式を採用する。
• モデルフリーの強化学習（RL）を用いて、実際の誤りチャネルと制御不完全性に適応するため、QEC回路パラメータをイン・サイトで最適化する。
• キャビティ場の弱い測定を可能にするために、トランスモンアーカイバルを制御アーカイバルとして用い、破壊的でない誤り検出を実現する。
• パウリ固有状態の寿命と1サイクルあたりの論理的誤り確率を測定することで、性能を定量化する。
• コherenec増幅率 $ G $ を、論理的キュービットのフィデリティ寿命と最も良い物理的キュービットの寿命の比として定義し、$ G=1 $ をブレークイーブンの閾値とする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 リアルタイム量子誤り訂正は、スーパーコンダクティングプラットフォームにおける最もコherenecの高い物理的キュービットの寿命を超えて、論理的キュービットのコherenecを延長できるか？
• RQ2 イン・サイト強化学習は、システム固有のノイズと不完全性に対処するためのQECパラメータをどの程度最適化できるか？
• RQ3 アクティブフィードバックで安定化されたGKP符号は、コherenec増幅率 $ G > 1 $ を達成するか？ これは実用的誤り抑制の証明となる。
• RQ4 同じ環境条件下で、誤り訂正済み論理的キュービットの性能は、受動的物理的キュービットと比べてどの程度優れているか？
• RQ5 一貫してブレークイーブン閾値を超える性能を維持できる長時間スケールで完全に安定化された論理的キュービットを維持できるか？

主な発見

• 実験では、コherenec増幅率 $ G = 2.27 \pm 0.07 $ を達成し、誤り訂正済み論理的キュービットがシステム内でのいかなる個々の物理的コンponentよりも長持ちすることを実証した。
• 論理的キュービットのパウリ固有状態の寿命は $ T_X = T_Z = 2.20 \pm 0.03 \, \text{ms} $ および $ T_Y = 1.36 \pm 0.03 \, \text{ms} $ であり、長期的な安定性を確認した。
• 1QECサイクルあたりの論理的パウリ誤り確率は $ p_Y = (4.3 \pm 0.4) \times 10^{-3} $ であり、高精度な誤り訂正を示している。
• 1週間のスキャン中に、コherenec増幅率は100％の時間でブレークイーブンを上回り（すなわち $ G > 1 $ ）、中央値は $ \overline{G} = 2.0 $ であった。
• 論理的キュービットのフィデリティ減衰は、多重指数関数的モデルでよく記述され、有効なデポラライゼーション率 $ \Gamma_{\text{GKP}} $ は、最も良い物理的キュービットよりも顕著に低い。
• 強化学習の使用により、時間変動するノイズや制御誤差に対して耐性を持つQECパラメータのリアルタイム適応が可能になった。