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表面码纠错为实现可扩展容错量子计算提供了一种非常有前途的途径。当作为稳定器码运行时，表面码计算包括一个综合征解码步骤，其中使用测量的稳定器算子来确定物理量子比特中错误的适当校正。解码算法已经取得了长足的发展，最近的研究结合了机器学习 (ML) 技术。尽管初步结果很有希望，但基于 ML 的综合征解码器仍然局限于小规模低延迟演示，无法处理具有边界条件和晶格手术和编织所需的各种形状的表面码。在这里，我们报告了一种可扩展且快速的综合征解码器的开发，该解码器由人工神经网络 (ANN) 驱动，能够解码任意形状和大小的表面码，数据量子比特受到各种噪声模型的影响，包括去极化误差、偏置噪声和空间非均匀噪声。解码过程包括由 ANN 解码器进行综合征处理，然后进行清理步骤以纠正任何残留错误。基于对 5000 万个随机量子错误实例的严格训练，我们的 ANN 解码器被证明可以处理超过 1000（超过 400 万个物理量子比特）的代码距离，这是最大的 ML-
一种可扩展且快速的人工神经网络表面码伴生解码器
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