Google Research présente un ordinateur quantique qui apprend de ses erreurs

Google Research a publié dans Nature un cadre d'apprentissage par renforcement où un agent autonome apprend des détections d'erreurs quantiques pour ajuster en continu des milliers de paramètres de contrôle et stabiliser le système pendant le calcul. Sur le processeur supraconducteur Willow, avec une dérive artificielle injectée, ce pilotage par RL a amélioré la stabilité logique du code correcteur d'erreurs d'un facteur 3,5, et un affinage RL après calibration experte a réduit le taux d'erreur logique de 20 % supplémentaires. L'expérience a ramené les erreurs logiques des mémoires quantiques à moins d'une pour mille cycles de correction dans le code de surface et une pour cent dans le code couleur. Des simulations avec des centaines de qubits et des dizaines de milliers de paramètres de contrôle indiquent que le nombre d'itérations d'entraînement RL nécessaires est indépendant de la taille du système.