【事件分析】中国科大在机器学习提高超导量子比特读取效率上取得重要进展
[郭光灿]【事件分析】 据了解,该团队郭国平教授研究组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,并创新性地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,从而大幅度抑制了串扰的影响,进一步提高了多比特读取保真度。 基于这些出发点,郭国平教授研究组与本源量子计算公司合作,通过对量子比特信息提取过程的抽象和模拟,提出一种新的量子比特读取方案: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。...
Read more