[논문 리뷰] Adaptive Aborting Schemes for Quantum Error Correction Decoding

Sanidhay Bhambay, Prakash Murali외 2명|arXiv (Cornell University)|2026. 02. 18.

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한 줄 요약

이 논문은 비유망한 증상-측정 샷을 조기에 종료하는 적응형 중단 모듈을 도입하여 현실적인 노이즈 하에서 표면 코드와 색상 코드의 디코더 효율성을 향상시킨다.

ABSTRACT

Quantum error correction (QEC) is essential for realizing fault-tolerant quantum computation. Current QEC controllers execute all scheduled syndrome (parity-bit) measurement rounds before decoding, even when early syndrome data indicates that the run will result in an error. The resulting excess measurements increase the decoder's workload and system latency. To address this, we introduce an adaptive abort module that simultaneously reduces decoder overhead and suppresses logical error rates in surface codes and color codes under an existing QEC controller. The key idea is that initial syndrome information allows the controller to terminate risky shots early before additional resources are spent. An effective scheme balances the cost of further measurement against the restart cost and thus increases decoder efficiency. Adaptive abort schemes dynamically adjust the number of syndrome measurement rounds per shot using real-time syndrome information. We consider three schemes: fixed-depth (FD) decoding (the standard non-adaptive approach used in current state-of-the-art QEC controllers), and two adaptive schemes, AdAbort and One-Step Lookahead (OSLA) decoding. For surface and color codes under a realistic circuit-level depolarizing noise model, AdAbort substantially outperforms both OSLA and FD, yielding higher decoder efficiency across a broad range of code distances. Numerically, as the code distance increases from 5 to 15, AdAbort yields an improvement that increases from 5% to 35% for surface codes and from 7% to 60% for color codes. To our knowledge, these are the first adaptive abort schemes considered for QEC. Our results highlight the potential importance of abort rules for increasing efficiency as we scale to large, resource-intensive quantum architectures.

연구 동기 및 목표

• 샷이 디코딩 전에 중단될 수 있는 순차적 의사결정 문제로 양자 오류 정정을 프레이밍한다
• 시 syndrome 측정을 언제 중단할지 결정하기 위해 두 가지 적응형 스킴(OSLA 및 AdAbort)을 개발한다
• 표면 코드와 색상 코드에서 회로 수준 노이즈 모델에 대해 고정 깊이(FD), OSLA 및 AdAbort를 평가한다
• 더 큰 코드 거리에서 상당한 효율성 증가와 확장성 가능성을 입증한다

제안 방법

• 샷을 고정 라운드 깊이 T_d와 중단 비용이 있는 순차적 의사결정 문제로 모델링한다.
• 고정 깊이(FD), 단일 스텝 예측(OSLA), 적응 임계 중단(AdAbort) 등 세 가지 디코딩 스킴을 제안한다.
• OSLA는 학습된 g(s_t) 및 m(s_t)를 사용하여 중단 비용과 한 라운드 더 계속하는 비용을 비교한다.
• AdAbort는 신경망을 사용하여 최종 라운드의 논리 오류 확률을 추정하고 임계값 θ를 초과하면 중단한다.
• 두 가지 적응형 스킴은 디코더와 하드웨어 사이에 위치하며 기본 디코더와 코드와 분리되어 있다.
• 평가 데이터는 Stim을 사용하여 표면 코드와 색상 코드에서 회로 수준 depolarizing 노이즈 모델 하에 수행된다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 적응형 중단 메커니즘이 논리적 충실도를 손상시키지 않으면서 디코더 부담을 줄일 수 있는가?
• RQ2 적응형 스킴은 표면 코드와 색상 코드에 대한 디코더 효율성 측면에서 고정 깊이 디코딩과 어떻게 비교되는가?
• RQ3 코드 거리가 증가함에 따라 디코더 효율성에서 어떤 성능 향상이 있는가?
• RQ4 현실적인 노이즈 하에서 OSLA와 AdAbort 는 중단 빈도와 디코딩 충실도 간의 트레이드-오프를 어떻게 보이는가?
• RQ5 중단 모듈을 기존의 디코더나 코드 수정을 하지 않고도 통합할 수 있는가?

주요 결과

• AdAbort는 표면 코드와 색상 코드에 대해 디코더 효율성 측면에서 OSLA와 FD를 모두 크게 능가한다.
• 코드 거리가 5에서 15로 증가함에 따라 표면 코드의 효율성 향상은 5%에서 35%로 증가한다.
• 동일한 거리 범위에서 색상 코드의 효율성 향상은 7%에서 60%로 증가한다.
• OSLA와 AdAbort는 넓은 코드 거리 범위에 걸쳐 FD 디코딩에 비해 상당한 개선을 제공한다.
• 중단 모듈은 최소한의 오버헤드로 통합될 수 있으며 디코더와 코드에 독립적이다.