[論文レビュー] Scalable in-situ qubit calibration during repetitive error detection

J. Kelly, R. Barends+20 more|arXiv (Cornell University)|Mar 9, 2016

Quantum Information and Cryptography被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、超伝導量子プロセッサにおける繰り返しエラー検出中におけるキュービット制御パラメータの最適化を可能にするスケーラブルでイン・サイトな手法、アクティブ検出イベントパラメータチューニング（ADEPT）を紹介する。エラー検出の結果をフィードバックとして用いることで、計算を中断せずに単一および両キュービットゲートのリアルタイムキャリブレーションが可能となり、すべてのキュービットにおける独立した周波数ドリフトの補正が可能であり、大規模なフォールトトレラント量子計算におけるO(1)スケーラビリティを達成する。

ABSTRACT

We present a method to optimize qubit control parameters during error detection which is compatible with large-scale qubit arrays. We demonstrate our method to optimize single or two-qubit gates in parallel on a nine-qubit system. Additionally, we show how parameter drift can be compensated for during computation by inserting a frequency drift and using our method to remove it. We remove both drift on a single qubit and independent drifts on all qubits simultaneously. We believe this method will be useful in keeping error rates low on all physical qubits throughout the course of a computation. Our method is O(1) scalable to systems of arbitrary size, providing a path towards controlling the large numbers of qubits needed for a fault-tolerant quantum computer

研究の動機と目的

• 大規模な量子プロセッサにおける継続的エラー検出中に、イン・サイトでキュービット制御パラメータをスケーラブルにキャリブレートする手法の開発。
• 時間的に変化する制御パラメータおよび物理キュービットにおけるパラメータドリフトが、時間経過とともにゲート忠実度を低下させるという課題の解決。
• エラー検出の中断やキュービット状態トモグラフィーやランダム化ベンチマークの必要なしに、リアルタイムでの最適化を可能にすること。
• エラー検出結果をフィードバックとして用いることで、任意のキュービットアレイにおけるキャリブレーションのO(1)スケーラビリティを実証すること。
• リアルタイムでのドリフト補償を動的に維持することで、長時間にわたる計算においても低エラー率を維持すること。

提案手法

• ADEPTは、具体的にはビット反転エラーなどの検出イベントの発生率といったエラー検出結果をフィードバック指標として用い、制御パラメータを最適化する。
• 本手法は、キュービットを固定サイズのグループ（例：繰り返し符号におけるデータキュービットと測定キュービット）に分割することで、各グループ内でゲートパラメータを独立してキャリブレートすることを可能にする。
• ラビ周波数、デチューニング、ゲート角度などの制御パラメータは、各グループの検出結果から観測されたエラー率に基づいて調整される。
• 重複や干渉を回避するため、ハードウェアパターンのインタリーブ戦略を用いて、異なるキュービットグループの順序を巡回的に切り替え、すべてのキュービットを同時にキャリブレートする。
• 周波数フォローアルゴリズムをADEPTと組み合わせ、各キュービットにおける独立した周波数ドリフトをリアルタイムで追跡・補正する。
• 本手法は、表面コードの繰り返し符号を用いた9キュービットの超伝導プロセッサに実装され、アクティブなエラー検出中にキャリブレーションが実行された。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 計算を中断せずにアクティブなエラー検出中にキュービット制御パラメータをリアルタイムで最適化できるか？
• RQ2 ADEPTは任意のキュービットアレイサイズにスケーリング可能であり、キュービット1つあたりの計算オーバーヘッドがO(1)を維持できるか？
• RQ3 計算中に各キュービットにおける独立した周波数ドリフトを同時に追跡・補正できるか？
• RQ4 検出イベント発生率をフィードバック指標として用いることで、長時間にわたって安定した低エラー動作が可能になるか？
• RQ5 ADEPTは繰り返し符号以外のさまざまな量子エラー訂正符号にも適用可能か？

主な発見

• ADEPTは、アクティブなエラー検出中に9キュービットの超伝導プロセッサ上で、単一および両キュービットゲートのパラメータを並列に最適化に成功した。
• 本手法は、9キュービットすべてで±10 MHzの独立した周波数ドリフトを4800万回の検出ラウンドにわたり補正し、実時間で約42秒に相当する。
• すべての測定キュービットが安定化されたエラー率指標（ζ）を維持しており、ドリフト補正と安定化が成功したことが示された。
• エラー率指標ζは実験全体を通して安定しており、ドリフトがリアルタイムで効果的に追跡・補正されたことが裏付けられた。
• 本手法はシステムサイズに対してO(1)スケーリングを達成し、キュービット1つあたりのオーバーヘッドを増加させることなく、すべてのキュービットのキャリブレーションが可能となった。
• ADEPTはキュービットが論理閾値未満で動作している必要がなく、グループサイズに上限があり、キュービット1つあたりのグループ参加回数が固定であるような任意のエラー訂正符号に適用可能である。