Low Temperature Physics: 45, 769 (2019); https://doi.org/10.1063/1.5111305
Fizika Nizkikh Temperatur: Volume 45, Number 7 (July 2019), p. 898-905    ( to contents , go back )

Neuron based on a single flux qubit

N.V. Klenov1–5, A.V. Kuznetsov1, A.E. Schegolev1–3,5, I.I. Soloviev2,5, S.V. Bakurskiy2,4, M.Yu. Kupriyanov2, and M.V. Tereshonok3,5

1Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, Физический факультет Ленинские горы, д. 1, стр. 2, г. Москва, 119991, Россия
E-mail: nvklenov@gmail.com

2Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, НИИ ядерной физики им. Д.В. Скобельцына, Ленинские горы, д. 1, стр. 2, г. Москва, 119991, Россия

3Московский технический университет связи и информатики ул. Авиамоторная, 8а, г. Москва, 111024, Россия

4Московский физико-технический институт (государственный университет) Институтский переулок, 9, г. Долгопрудный, 141700, Московская обл., Россия

5Московский технологический университет (МИРЭА) пр. Вернадского, 78, г. Москва, 119454, Россия
pos Анотація:

Received January 15, 2019 г., revised January 29, 2019 г., published online May 28, 2019

Abstract

The paper presents the concept of a basic element for superconducting quantum neural networks based on using just single flux qubit. A comparative analysis of various implementation variants for “quantum neurons” with different activation functions (based on three-contact, five-contact, two-contact interfero-meters) was performed. We have explored the prospects for the use of energy-efficient upgrades of fast single-quantum logic (RSFQ logic) to control transfer and activation functions when operating a quantum neural network based on the proposed “flux” elements.

Key words: quantum neural networks, streaming qubits, RSFQ logic.

Download 918849 byte View Contents