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量子コンピューティング：量子誤り訂正の強化学習制御
Nature 655, 8124 doi: 10.1038/s41586-026-10759-2
量子誤り訂正（QEC）は、量子コンピューターを環境から保護するための主要な戦略である。QECの前提条件は、十分に低い誤り率が保たれていることであり、これには、変動する環境条件に合わせてコンピューターの制御パラメーターを絶えず適応させる必要がある。この問題に対する現在の解決策は、再較正するために量子計算全体を停止することであるが、これは将来の量子アルゴリズムが必要とする長い実行時間とは相いれない。今回我々は、較正と計算を統合することによって、この課題に取り組んだ。我々は、QEC過程に二重の役割を付与した。つまり、その誤り検出イベントを、論理量子状態の訂正に用いるだけでなく、学習信号として転用して、強化学習エージェントに、計算中に制御パラメーターを継続的に調整して量子系を安定化する方法を学習させる。我々は、このフレームワークをWillow超伝導プロセッサー上で実験的に実証し、人為的に導入したドリフトに対する表面符号の論理安定性を3.5倍向上させた。そして、我々が開発した一連の技術的進歩を全て統合することによって、表面符号とカラー符号について、それぞれ1サイクル当たりの平均論理誤り率7.72(9) × 10−4および8.19(14) × 10−3という記録的な性能を達成した。数万個の制御パラメーターを持つ大規模符号の数値シミュレーションにより、我々の強化学習フレームワークのスケーラビリティーが確認され、最適化速度がシステムの規模に依存しないことも明らかになった。従って今回の研究は、誤りから学習し、計算を決して停止することのない量子コンピューターという新たなパラダイムを可能にする。
