中科大团队通过机器学习提高超导量子比特读取效率

近期,中科大郭光灿团队与本源量子计算公司合作,在本源“夸父”6比特超导量子芯片上研究了串扰对量子比特状态读取的影响,并提出使用浅层神经网络来识别和读取量子比特的状态信息,从而抑制串扰的影响,提高多比特读取保真度(www.xingwenfa.com)。

相关成果发表在国际知名学术期刊《物理评论快报》上。

对量子比特状态的高保真度测量是量子计算中的关键一环。研究者通过对量子比特信息提取过程的抽象和模拟,提出一种量子比特读取的新方案:通过训练基于数字信号处理流程构建的浅层神经网络,实现对量子比特状态的精确识别与分类。

研究人员将这一方案应用到本源“夸父”6比特超导量子芯片上,实验发现,新的读取方案不仅有效提升了6比特的读取保真度,而且大幅度抑制了读取串扰效应。同时,由于新方案中的数据处理可以进一步简化为单步矩阵运算,未来可以直接转移到FPGA上,从而实现对量子比特状态的0延时判断以及对量子比特的实时反馈控制。

(澎湃新闻记者 刘航)

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