中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)郭光燦院士團隊在機器學(xué)習(xí)提高超導(dǎo)量子比特讀取效率上取得重要進展。該團隊郭國平教授研究組與本源量子計算公司合作，在本源“夸父”6比特超導(dǎo)量子芯片上研究了串?dāng)_對量子比特狀態(tài)讀取的影響，并創(chuàng)新性地提出使用淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來識別和讀取量子比特的狀態(tài)信息，從而大幅度抑制了串?dāng)_的影響，進一步提高了多比特讀取保真度。該成果8月31日以研究長文形式發(fā)表于《應(yīng)用物理評論》。
　　對量子比特狀態(tài)的高保真度測量，是量子計算中的關(guān)鍵一環(huán)。在超導(dǎo)量子計算中，對量子比特的讀取依賴于量子比特與讀取諧振腔之間的色散耦合，通過探測讀取腔的色散頻移效應(yīng)可以推測量子比特所處的狀態(tài)。
　　近些年，國際上分別實現(xiàn)了高保真度的單比特單發(fā)讀取以及多比特的多路復(fù)用式單發(fā)讀取。然而，由于各種形式的雜散耦合的存在，鄰近比特的狀態(tài)可能會對目標(biāo)比特的測量結(jié)果產(chǎn)生影響，從而降低測量保真度，進而降低量子算法的成功率。隨著量子芯片的進一步擴展，為了進一步提高讀取保真度，如何解決上述串?dāng)_問題成為研究者們面臨的主要挑戰(zhàn)。
　　郭國平研究組與本源量子計算公司合作，通過對量子比特信息提取過程的抽象和模擬，提出一種新的量子比特讀取方案：通過訓(xùn)練基于數(shù)字信號處理流程構(gòu)建的淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)對量子比特狀態(tài)的精確識別與分類。研究人員將這一方案應(yīng)用到本源“夸父”6比特超導(dǎo)量子芯片上，發(fā)現(xiàn)新的讀取方案不僅有效提升了6比特的讀取保真度，而且大幅度抑制了讀取串?dāng)_效應(yīng)。該方案不僅適用于超導(dǎo)量子計算，也同時適用于其他量子計算物理實現(xiàn)方案。