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機器學習可有效提高超導量子比特讀取效率 大幅度抑制串擾的影響

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日期:2021-09-05 13:42:56    來源:科技日報    

記者從中國科學技術大學獲悉,該校郭光燦院士團隊郭國平教授研究組與本源量子計算公司合作,在本源“夸父”6比特超導量子芯片上研究了串擾對量子比特狀態(tài)讀取的影響,并創(chuàng)新性地提出使用淺層神經(jīng)網(wǎng)絡來識別和讀取量子比特的狀態(tài)信息,從而大幅度抑制了串擾的影響,進一步提高了多比特讀取保真度。該成果日前以研究長文形式發(fā)表于《應用物理評論》上。

對量子比特狀態(tài)的高保真度測量,是量子計算中的關鍵一環(huán)。在超導量子計算中,對量子比特的讀取依賴于量子比特與讀取諧振腔之間的色散耦合,通過探測讀取腔的色散頻移效應可以推測量子比特所處的狀態(tài)。近些年,國際上分別實現(xiàn)了高保真度的單比特單發(fā)讀取以及多比特的多路復用式單發(fā)讀取。然而,由于各種形式的雜散耦合的存在,鄰近比特的狀態(tài)可能會對目標比特的測量結果產(chǎn)生影響,從而降低測量保真度,進而降低量子算法的成功率。隨著量子芯片的進一步擴展,為了進一步提高讀取保真度,如何解決上述串擾問題將成為研究者們面臨的主要挑戰(zhàn)。

郭國平教授研究組與本源量子計算公司合作,通過對量子比特信息提取過程的抽象和模擬,提出一種新的量子比特讀取方案:通過訓練基于數(shù)字信號處理流程構建的淺層神經(jīng)網(wǎng)絡,實現(xiàn)對量子比特狀態(tài)的精確識別與分類。研究人員將這一方案應用到本源“夸父”6比特超導量子芯片上,發(fā)現(xiàn)新的讀取方案不僅有效提升了6比特的讀取保真度,而且大幅度抑制了讀取串擾效應。

該方案不僅適用于超導量子計算,也同時適用于其他量子計算物理實現(xiàn)方案。(記者 吳長鋒)

關鍵詞: 機器學習 超導量子 比特讀取效率 超導量子芯片

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