面向可扩展原子量子处理器的单光子水平 AI 加速量子比特读出
量子物理
2025-12-25 v1 原子物理
摘要
最小化资源的量子状态读出是可扩展量子信息处理的关键。作为领先平台，中性原子阵列依赖原子荧光成像进行量子比特读出，需要短曝光、低光子计数方案以减轻加热和原子损失，同时实现中路反馈。然而，在单光子 regime 中，严重的状态分布重叠导致传统阈值判别方法失效。本文报告了一种针对中性原子阵列荧光读出的 AI 加速贝叶斯推断方法。我们的方法利用贝叶斯推断，在短曝光下实现可靠的状态检测。具体而言，我们引入一种仅需校准一个状态的弱锚定贝叶斯方案，解决了跨量子平台常见的非对称校准问题。进一步通过置换不变神经网络实现加速，该网络通过压缩迭代推断为单个前向传递，实现100倍的加速。该方法在直方图重叠为61%和72%时，分别实现了99%和98%的相对读出保真度，使能够可靠提取无法使用传统阈值方法获得的 Rabi 振荡和拉姆齐干涉结果。该框架支持大型原子阵列的可扩展、实时读出，为计算和感知领域的 AI 增强量子技术铺平了道路。
引用
@article{arxiv.2512.20919,
title = {AI-Accelerated Qubit Readout at the Single-Photon Level for Scalable Atomic Quantum Processors},
author = {Yaoting Zhou and Weisen Wang and Zhuangzhuang Tian and Bin Huang and Huancheng Chen and Donghao Li and Zhongxiao Xu and Li Chen and Heng Shen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.20919},
year = {2025}
}