Google Quantum AIとGoogle DeepMindは、強化学習を用いた量子誤り訂正の自律較正とリアルタイム制御技術を開発した。量子デバイスはアナログ特性により経時変動が激しく、従来の較正では計算を中断してパラメータ調整する必要があり、長時間アルゴリズムの実行を阻害していた。本研究では、QECサイクル中に観測される誤り検知信号を強化学習エージェントの学習報酬として利用し、計算を停止せずに千を超える制御パラメータを連続的に最適化するフレームワークを確立した。 距離5および7のサーフェスコード、距離5のカラーコードを用いた超伝導量子プロセッサでの実証では、従来の物理モデルベース較正と人間の微調整の限界を突破し、論理誤り率をさらに20％抑制する新記録を達成した。人工的なシステムドリフト注入テストでは、強化学習による自動追従により誤り率の安定性を2.4倍（デコーダパラメータ制御を併用すると3.5倍）向上させた。計算プロセスと較正が統合された本手法により、アルゴリズム実行の中断が不要となった。 距離15のサーフェスコードを想定したシミュレーションでは、収束速度がシステム規模に依存しないことが検証され、大規模プロセッサへのスケーラビリティが確認された。特定の実装に限定されず、他の量子ビット実装や誤り訂正アーキテクチャへも汎用的に適用可能である。量子コンピュータが自身の誤り検知信号から自律的に学習・適応する本手法は、人間の介入を最小限に抑えつつ、大規模フォールトトレラント量子計算の実現に向けた制御基盤として期待される。