エデンコード、汎用的なタナーグラフを用いたNVIDIA IsingによるQECデコーディングを実証

エデンコード・リサーチは、NVIDIA Isingデコーディングの早期アクセス研究から技術的な発見を発表しました。この研究により、オープンソースの3D CNNアーキテクチャが、本来のサーフェスコード設計を超えて汎用化できることが実証されました。エデンコードは、Isingトレーニングフレームワークをタナーグラフベースのシミュレーターに接続することで、単純なノイズモデルと相関ノイズモデル（CNOTフックエラー）の両方で、繰り返し符号にデコーダーを適用することに成功しました。この結果は、タナーグラフ（あらゆるスタビライザーコードの数学的表現）が、構造的に異なるコードファミリー全体で効果的な訂正を学習するためにCNNが必要とする十分な構造情報を持っていることを確認しています。