Verbesserung der Messgenauigkeit bei Supraleitenden Qubits

Die Messung von Informationen in Quantensystemen ist echt wichtig, besonders wenn's um supraleitende Qubits geht. Aber manchmal führt das Messen zu Fehlern. In diesem Artikel reden wir darüber, wie man diese Messungen verbessern kann, damit sie genauer werden und ungewollte Probleme vermieden werden.

#Die Herausforderung von Messfehlern

Wenn man mit supraleitenden Qubits arbeitet, ist es super wichtig, genaue Messungen zu bekommen. Neuste Entwicklungen haben geholfen, Messfehler unter 1% für einzelne Qubits zu erreichen. Aber je grösser und komplexer die Systeme werden, desto schwieriger wird's. Zum Beispiel bei der Quantenfehlerkorrektur muss man Messungen gleichzeitig und mitten in einer Sequenz von Operationen machen, was die Sache komplizierter macht.

Schnelle Messungen sind entscheidend, damit Qubits ihre Informationen nicht verlieren. Aber wenn man versucht, diese Messungen schneller zu machen, kann das auch zu mehr Fehlern führen. In früheren Experimenten haben Messfehler die Leistung stark beeinträchtigt. Manchmal wurden Messungen von inaktiven Qubits während des Lesevorgangs beeinflusst.

#Aktuelle Methoden der Auslesung

Momentan werden Techniken verwendet, die darauf abzielen, die Einstellungen in Echtzeit anzupassen, um die beste Leistung zu erzielen. Dabei werden Parameter wie die Stärke und das Timing der Pulsformen, die für die Messung verwendet werden, gewechselt, bis die Fehler minimiert sind. Diese Methode funktioniert zwar für Einzelqubits, aber sie löst nicht immer andere Probleme, die auftauchen können, wie die Wechselwirkungen zwischen mehreren Qubits oder Restenergie im Messsystem.

Die Wechselwirkungen zwischen Qubits machen die Sache komplizierter, denn die optimalen Einstellungen für ein Qubit können von den Einstellungen seiner Nachbarn abhängen. Wenn man mehrere Qubits gleichzeitig anpasst, wird es zunehmend schwieriger, die richtigen Einstellungen manuell zu finden.

#Ein neuer Ansatz

Um diese Herausforderungen zu meistern, stellen wir eine neue Methode vor, die Modelle verwendet, um die besten Einstellungen für die Messungen vorherzusagen. Anstatt in Echtzeit Anpassungen vorzunehmen, erlaubt unser Ansatz eine breitere Erkundung möglicher Einstellungen, was hilft, Fehler zu reduzieren, die schwer oder teuer zu messen sind.

Es gibt aber auch einige Herausforderungen zu beachten. Erstens müssen die Modelle die aktuellen Probleme, die während der Messung auftreten können, genau widerspiegeln. Ansonsten könnten sie sogar zu schlechteren Ergebnissen führen. Zweitens müssen die Modelle schnell bewertet werden, um viele Einstellungen effizient zu erkunden. Das ist nicht einfach, denn genauere Modelle brauchen oft länger zur Berechnung. Schliesslich ist es wichtig, einen effektiven Weg zu finden, um die besten Einstellungen zu suchen, ohne zu viel Zeit zu verschwenden.

#Entwicklung von Fehlermodellen

Wir fangen an, Modelle zu erstellen, die verschiedene Arten von Fehlern darstellen, denen wir begegnen können. Unser Fokus liegt auf einem speziellen Typ von Quantenprozessor, bekannt als Sycamore, der supraleitende Qubits verwendet. Wir sorgen dafür, dass diese Modelle schnelle Vorhersagen liefern, die gut mit realen Daten übereinstimmen.

Mit diesen Modellen wenden wir dann eine Optimierungstechnik namens Snake Optimizer an. Das hilft uns, die besten Einstellungen für unsere Qubits effizient zu finden. Wir haben eine Messfehlerquote von nur 1,5% pro Qubit erreicht und gleichzeitig andere Fehlerarten reduziert.

#Der Optimierungsprozess

Die Optimierung besteht darin, Modelle basierend auf festen Bedingungen zu erstellen, wie bestimmten Frequenzen und wie Energie innerhalb des Systems fliesst. Dann läuft ein Optimierer, um einstellbare Parameter zu identifizieren, wie die Stärke und Dauer der Messpulse, die zu besseren Messergebnissen führen. Das Ergebnis ist eine einzigartige Pulsform für jedes Qubit.

Wir schauen uns auch mögliche Fehlermechanismen an. Zum Beispiel, wenn ein Qubit gemessen wird, kann es unbeabsichtigt Energie an ein benachbartes Qubit übertragen, was Fehler verursacht. Es ist wichtig, die Möglichkeit von Restenergie im Messsystem zu berücksichtigen, die zu zusätzlichen Fehlern führen könnte.

#Messung von Photonenlevels

Ein wichtiger Faktor, den man beachten sollte, ist die Anzahl der Energiepartikel, die Photonen genannt werden, im Messsystem. Diese Photonen können während des Lesevorgangs Fehler verursachen. Wir können die Anzahl der Photonen über die Zeit simulieren und messen, was uns hilft, potenzielle Probleme besser zu verstehen.

Unsere Modelle sagen vorher, wie viele Photonen vorhanden sind, sowohl durch Simulationen als auch durch reale Messungen. Das gibt uns wertvolle Informationen, um Lese Fehler, die durch Restenergie im System verursacht werden, zu minimieren.

#Verständnis von Trade-offs

Bei der Optimierung von Messungen müssen wir erkennen, dass verschiedene Entscheidungen mit Trade-offs verbunden sind. Kürzere Messzeiten und stärkere Signale können die Leistung verbessern, können aber auch zu mehr Fehlern führen. Starke Signale können unerwünschte Änderungen im Zustand der Qubits verursachen, was besonders problematisch bei komplexen Operationen ist.

Um diese potenziellen Probleme im Zaum zu halten, integrieren wir Modelle, die den maximalen Energiezustand im System begrenzen. So sind wir uns über mögliche Probleme, die durch starke Signale entstehen könnten, bewusst und leiten unsere Optimierer in die richtige Richtung.

#Umsetzung der Strategie

Die Strategie, die wir entwickelt haben, wurde an 17 Qubits getestet, die in einer bestimmten Anordnung für die Fehlerkorrektur angeordnet sind. Der Optimierungsprozess dauerte nur eine Minute, beinhaltete aber das Testen der Kostenfunktion Millionen von Malen, um die besten Einstellungen zu ermitteln.

Sobald die Parameter festgelegt waren, haben wir sie ins Kontrollsystem hochgeladen, um sie im Experiment zu verwenden. Ein grosser Vorteil dieser Methode ist, dass wir schnell Ergebnisse über mehrere Qubits gleichzeitig messen können.

#Vergleich von Optimierungsstrategien

Um zu überprüfen, wie gut unser neuer Ansatz funktioniert hat, haben wir ihn mit drei verschiedenen Optimierungsstrategien verglichen. Die erste war eine einfache In-situ-Optimierung, bei der wir die Einstellungen basierend auf unmittelbarem Feedback angepasst haben. Die zweite war eine Ex-situ-Optimierung, die nur einige prädiktive Modelle nutzte, während die dritte eine umfangreichere Sammlung sowohl prädiktiver als auch heuristischer Modelle verwendete.

Wir konzentrierten uns auf drei Hauptbereiche: Messfehler, Zurücksetzfehler und Leckagefehler. Indem wir verschiedene Anfangszustände vorbereiteten und die Ergebnisse massen, konnten wir die Fehler quantifizieren und die verschiedenen Methoden vergleichen.

#Ergebnisse des Experiments

Die Ergebnisse zeigten, dass die Anwendung der vollständigen Ex-situ-Optimierung zu einer Messfehlerquote von nur 1,5% pro Qubit führte. Die einfacheren In-situ- und partiellen Ex-situ-Strategien produzierten höhere Fehlerraten. Ausserdem hatte der vollständige Ansatz weniger Zurücksetz- und Leckagefehler im Vergleich zu den anderen Methoden.

Als wir die Effekte analysierten, wurde klar, dass das vollständige Ex-situ-Modell nicht nur eine bessere Messgenauigkeit bot, sondern auch insgesamt weniger Fehler während der Mid-Circuit-Messungen aufwies. Die anderen Methoden hatten höhere Fehler, weil sie bestimmte kritische Faktoren nicht berücksichtigten.

#Fazit

Zusammenfassend haben wir eine neue modellbasierte Optimierungsstrategie zur Verbesserung der Messungen in supraleitenden Qubits vorgestellt. Durch die Erreichung einer niedrigen Messfehlerquote von 1,5% und das effektive Management anderer verwandter Fehler haben wir bedeutende Herausforderungen in diesem Bereich angesprochen. Dieser Ansatz ermöglicht es uns, einen grösseren Parameterraum effizient und effektiv zu erkunden und ebnet den Weg für genauere Quantenmessungen in der Zukunft.

Unsere Methode wurde bereits in verschiedenen grossen Experimenten eingesetzt und hat sich als hilfreich erwiesen, um niedrige Fehlerraten in komplexen Systemen zu erreichen. Auch wenn wir beeindruckende Ergebnisse gesehen haben, sind weitere Verbesserungen nötig, um deutlich unter den Fehlergrenzen zu bleiben. Um dieses Ziel zu erreichen, müssen die Auslesezeiten schneller werden, und fortlaufende Anstrengungen sollten darauf abzielen, ein besseres Verständnis der optimalen Konfigurationen für zukünftige Prozessoren zu erlangen. Weitere Forschungen sind entscheidend, um die besten Designs und Methoden zur Maximierung der Genauigkeit bei den Auslesungen von supraleitenden Qubits zu bestimmen.