米Google DeepMindとGoogle Quantum AIチームは、量子コンピュータの最大の実用化障壁である量子誤りを高精度に特定・訂正する深層学習デコーダ「AlphaQubit」を共同発表しました。
本研究成果は世界的学術誌「Nature」に掲載されています。
量子コンピュータの基本単位である量子ビットは極めて繊細であり、微細な熱や電磁波などの環境ノイズによって計算の途中で情報が反転・消失する「量子エラー」が不可避とされてきました。
AlphaQubitは、Googleの最新超伝導量子プロセッサ「Sycamore」から得られた膨大なシンドローム測定データをTransformer基盤のニューラルネットワークで学習。
複雑に入り組んだ量子ビット間の相互干渉（クロストーク）やドリフトノイズをリアルタイムで解析し、エラーの発生源と補正パラメータを従来の人手設計アルゴリズムよりも圧倒的に高い精度で特定することに成功しました。
計算規模が拡大しても誤り率を理論限界以下に抑え込むスケーラビリティを実証し、実用的な誤り耐性汎用量子コンピュータ（FTQC）の実現時期を数年単位で前倒しする画期的なブレイクスルーとなります（一次ソース：Google DeepMind公式ブログ / Nature学術論文）。