toplogo
登入

大型光子積體電路的全局校準


核心概念
傳統逐一校準大型光子積體電路中大量主動移相器的方法容易產生誤差累積,而本文提出了一種全局校準方法,利用自定義網絡同時學習所有熱光移相器的非線性相位-電流關係,並同步提取所有靜態分束器組件的反射率,有效解決了誤差累積問題。
摘要
edit_icon

客製化摘要

edit_icon

使用 AI 重寫

edit_icon

產生引用格式

translate_icon

翻譯原文

visual_icon

產生心智圖

visit_icon

前往原文

研究背景 光子積體電路 (PIC) 在經典和量子信息處理領域的應用越來越廣泛,因為它們具有緊湊性、穩定性和可擴展性等關鍵特性。PIC 的可編程性通常通過主動控制可調諧移相器來實現。然而,隨著實際信息處理任務的複雜性不斷提高,對大型 PIC 的需求也隨之增加,校準芯片上數量眾多的主動移相器成為一個挑戰。傳統的校準方法需要將所有移相器解耦,然後對每個移相器進行單獨校準。然而,這種方法對於大型 PIC 來說並不理想,因為它存在兩個主要挑戰:首先,在複雜的網格結構中,很難找到一種有效且直接的方法來解耦所有移相器;其次,先前級別的移相器校準值的偏差也可能將誤差傳播到後續移相器的校準中。因此,隨著移相器數量的增加,校準誤差會逐漸累積,最終變得顯著且不可忽略。 全局校準方法 為了應對這些挑戰,本文提出了一種全局校準大型 PIC 的有效方法,從而減輕了傳統逐一校準方法中固有的誤差累積問題。全局校準方法利用具有模擬層的自定義網絡,創建物理 PIC 的虛擬副本,對其涉及光損耗的實際非酉過程進行建模。 該方法使用基於梯度下降的方法來確定需要校準的參數的最佳值,確保網絡的輸出與測量數據的分佈非常接近。通過一個電路深度為 12 的大型量子行走 (QW) PIC 的示例,我們發現訓練後的自定義網絡不僅可以同時提取所有熱光移相器的非線性相位-電流關係,還可以提取所有分束器的反射率。此外,我們還通過實驗證明了硅基 PIC 的校準,並實現了片上 QW。 實驗結果 實驗結果表明,該方法可以有效地校準大型光子積體電路。對於一個電路深度為 12 的量子行走芯片,該方法成功地校準了所有 65 個移相器和 78 個分束器。訓練後的網絡對測試數據集的平均距離為 0.033,表明校準結果與實際物理過程非常吻合。 結論 本文提出了一種全局校準大型光子積體電路的方法,該方法利用自定義網絡同時學習所有熱光移相器的非線性相位-電流關係,並同步提取所有靜態分束器組件的反射率。實驗結果表明,該方法可以有效地校準大型光子積體電路,為大型 PIC 在光子量子信息處理中的應用帶來了巨大的益處。
統計資料
該量子行走芯片包含 66 個移相器、78 個分束器和 24 個輸入/輸出端口。 該芯片的電路深度為 12。 實驗中使用了 1500 組電流分佈數據,其中 1275 組用於訓練自定義網絡,其餘 225 組用於測試。 測試結果顯示,85% 的測試樣本的距離值小於 0.05。 所有測試樣本的平均距離為 0.033 ± 0.018。 對於 12 步 Hadamard 量子行走,測量到的概率分佈與訓練網絡預測的分佈之間的 L1 範數距離為 0.057。 對於 9 步量子行走,重建的量子態的平均保真度為 0.025 ± 0.012,平均純度誤差為 0.042 ± 0.037。

從以下內容提煉的關鍵洞見

by Jin-Hao Zhen... arxiv.org 10-15-2024

https://arxiv.org/pdf/2407.02207.pdf
Global calibration of large-scale photonic integrated circuits

深入探究

此全局校準方法是否可以應用於其他類型的量子計算平台,例如超導量子計算機或離子阱量子計算機?

此全局校準方法主要是針對光子積體電路 (PIC) 開發的,利用了 PIC 特有的結構和物理過程。對於其他類型的量子計算平台,例如超導量子計算機或離子阱量子計算機,由於其物理實現方式和誤差模型與 PIC 存在顯著差異,因此直接應用此方法可能會遇到挑戰。 超導量子計算機基於超導電路中的約瑟夫森效應,其量子位元狀態的操控和耦合主要通過微波脈衝實現。與 PIC 中的相移器類似,微波脈衝的幅度和相位也需要精確校準。然而,超導量子計算機中的誤差來源更加複雜,例如量子位元退相干、量子位元之間的非期望耦合等,這些誤差難以用簡單的模型來描述。 離子阱量子計算機利用電磁場將離子囚禁在真空中,並通過激光操控離子的能級來實現量子計算。與 PIC 和超導量子計算機不同,離子阱量子計算機中的主要誤差來源是激光的強度和相位噪聲,以及離子與環境的相互作用。 儘管此全局校準方法不能直接應用於其他類型的量子計算平台,但其核心理念,即利用模擬層和梯度下降算法來全局優化系統參數,仍然具有借鑒意義。對於不同的量子計算平台,可以根據其具體的物理實現方式和誤差模型,設計相應的模擬層和成本函數,並利用梯度下降算法來尋找最優的控制參數。

如果考慮芯片製造過程中可能出現的更複雜的誤差,例如相鄰移相器之間的熱串擾,該方法是否仍然有效?

考慮到更複雜的芯片製造誤差,例如相鄰移相器之間的熱串擾,此全局校準方法需要進行相應的調整才能保持有效性。 熱串擾是指一個移相器的加熱會影響到相鄰移相器的溫度,從而導致其相移量發生變化。這種影響會隨著移相器之間距離的減小而變得更加顯著。 為了應對熱串擾,可以採取以下措施: **改進模擬層:**在模擬層中加入熱串擾的模型,例如將相鄰移相器之間的溫度耦合關係考慮進去。 **增加訓練數據:**收集更多包含熱串擾效應的訓練數據,以幫助模型更準確地學習到熱串擾的影響。 **優化成本函數:**設計更靈活的成本函數,使其能夠更好地捕捉到熱串擾帶來的誤差。 通過以上調整,全局校準方法可以更好地應對芯片製造過程中出現的複雜誤差,提高校準的準確性和魯棒性。

此方法的出現將如何促進基於光子積體電路的量子計算機的發展,特別是在實現容錯量子計算方面?

此全局校準方法的出現,對於基於光子積體電路的量子計算機的發展,特別是在實現容錯量子計算方面,具有重要的促進作用: **提高大規模 PIC 的校準效率:**傳統的逐個校準方法在大規模 PIC 上效率低下且容易累積誤差。全局校準方法可以高效地校準大量光學元件,為構建更大規模、更複雜的量子光路提供了可行性。 **實現更精確的量子門操作:**精確的量子門操作是實現容錯量子計算的關鍵。全局校準方法可以更準確地刻畫移相器的相位-電流關係,從而實現更高保真度的量子門操作,降低量子計算過程中的誤差。 **簡化量子計算機的設計和控制:**全局校準方法可以自動學習和補償芯片製造誤差,簡化了量子光路的設計和控制流程,降低了量子計算機的開發難度。 總而言之,此全局校準方法為大規模光子積體電路的校準提供了一種高效且精確的方案,為基於 PIC 的量子計算機的發展,特別是實現容錯量子計算,奠定了堅實的基礎。
0
star