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# Quantum Syndrome RL Decoder

Decodificador ML (Red Neuronal 3D CNN + RL) para extracción de síndromes ruidosos en computación cuántica.

## Arquitectura

### Componentes Principales

1. **QuantumSyndromeDecoder** - Decodificador 3D CNN supervisado
   - Bloques residuales 3D con GroupNorm y GeLU
   - Entrada: Síndromes X/Z (batch, 2, D, D, T)
   - Salida: Predicciones de errores (batch, 4, D, D, T)

2. **SynergyExtractor** - Extractor de síndrome consciente de ruido
   - Convolución temporal para historia de síndromes
   - Estimación de confianza por medición

3. **RLPolicyNetwork** - Política RL para decodificación
   - Encoder compartido + cabezales de política/valor
   - Compatible con PPO/REINFORCE

## Dataset

Datos sintéticos generados con simulador de frame Pauli:
- Distancias: d=5, 7, 9
- Tasas de error: p=0.01, 0.03, 0.05, 0.08
- ~60,000 muestras totales

## Entrenamiento

```bash
# Generar datos
python generate_data.py

# Entrenar decodificador supervisado
python train_decoder.py --mode supervised --epochs 50 --channels 128

# Pipeline completo
bash run_pipeline.sh
```

## Referencias

- Chamberland et al. (2025) - Fast and accurate AI-based pre-decoders for surface codes
- Google Quantum AI (2024) - Quantum error correction below the surface code threshold
- Higgott & Gidney (2025) - Sparse Blossom decoder

## Enlaces

- Modelo: https://huggingface.co/Samabe1109/quantum-syndrome-rl-decoder

<!-- ml-intern-provenance -->
## Generated by ML Intern

This model repository was generated by [ML Intern](https://github.com/huggingface/ml-intern), an agent for machine learning research and development on the Hugging Face Hub.

- Try ML Intern: https://smolagents-ml-intern.hf.space
- Source code: https://github.com/huggingface/ml-intern

## Usage

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "Samabe1109/quantum-syndrome-rl-decoder"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)
```

For non-causal architectures, replace `AutoModelForCausalLM` with the appropriate `AutoModel` class.