Qibolab : un système d'exploitation quantique hybride open source

Qibolab : un système d'exploitation quantique hybride open source

Stavros Efthymiou1, Álvaro Orgaz-Fuertes1, Rodolfo Carobène2,3,1, Juan Cereijo1,4, Andréa Pasquale1,5,6, Sergi Ramos-Calderer1,4, Simone Bordoni1,7,8, David Fuentes-Ruiz1, Alessandro Candido5,6,9, Edoardo Pedicillo1,5,6, Matteo Robbiati5,9, Yuan Zheng Paul Tan10, Jadwiga Wilkens1, Ingo Roth1, José Ignacio Latorre1,11,4, et Stefano Carrazza9,5,6,1

1Centre de recherche quantique, Institut d'innovation technologique, Abu Dhabi, Émirats arabes unis.
2Dipartimento di Fisica, Università di Milano-Bicocca, I-20126 Milan, Italie.
3INFN – Sezione di Milano Bicocca, I-20126 Milan, Italie.
4Département de Física Quàntica i Astrofísica et Institut de Ciències del Cosmos (ICCUB), Universitat de Barcelona, ​​Barcelone, Espagne.
5TIF Lab, Dipartimento di Fisica, Università degli Studi di Milano, Italie
6INFN, Sezione di Milano, I-20133 Milan, Italie.
7Institut national de physique nucléaire (INFN), Section de Rome, Rome, Italie
8Université La Sapienza de Rome, dép. de physique, Rome, Italie
9CERN, Département de physique théorique, CH-1211 Genève 23, Suisse.
10Division de physique et de physique appliquée, École des sciences physiques et mathématiques, Université technologique de Nanyang, 21 Nanyang Link, Singapour 637371, Singapour.
11Centre des technologies quantiques, Université nationale de Singapour, Singapour.

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Abstract

Nous présentons $texttt{Qibolab}$, une bibliothèque logicielle open source pour le contrôle matériel quantique intégrée au framework middleware d'informatique quantique $texttt{Qibo}$. $texttt{Qibolab}$ fournit la couche logicielle requise pour exécuter automatiquement des algorithmes basés sur des circuits sur des plates-formes matérielles quantiques auto-hébergées personnalisées. Nous introduisons un ensemble d'objets conçus pour fournir un accès programmatique au contrôle quantique via des pilotes orientés impulsions pour les instruments, les transpileurs et les algorithmes d'optimisation. $texttt{Qibolab}$ permet aux expérimentateurs et aux développeurs de déléguer tous les aspects complexes de la mise en œuvre du matériel à la bibliothèque afin qu'ils puissent standardiser le déploiement d'algorithmes d'informatique quantique d'une manière extensible et indépendante du matériel, en utilisant les qubits supraconducteurs comme première technologie quantique officiellement prise en charge. Nous décrivons d’abord l’état de tous les composants de la bibliothèque, puis nous montrons des exemples de configuration de contrôle pour les plateformes de qubits supraconducteurs. Enfin, nous présentons les résultats d’applications réussies liées aux algorithmes basés sur des circuits.

Nous présentons Qibolab, une bibliothèque logicielle open source pour le contrôle matériel quantique intégrée à Qibo, un système d'exploitation quantique hybride. Qibolab fournit la couche logicielle requise pour exécuter automatiquement des algorithmes basés sur des circuits sur des plates-formes matérielles quantiques auto-hébergées personnalisées. Ce logiciel permet aux expérimentateurs et aux développeurs de logiciels quantiques de déléguer tous les aspects complexes de la mise en œuvre du matériel à la bibliothèque afin de pouvoir standardiser le déploiement d'algorithmes d'informatique quantique de manière extensible et indépendante du matériel.

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Cité par

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[2] Alessandro D'Elia, Boulos Alfakes, Anas Alkhazaleh, Leonardo Banchi, Matteo Beretta, Stefano Carrazza, Fabio Chiarello, Daniele Di Gioacchino, Andrea Giachero, Felix Henrich, Alex Stephane Piedjou Komnang, Carlo Ligi, Giovanni Maccarrone, Massimo Macucci, Emanuele Palumbo, Andrea Pasquale, Luca Piersanti, Florent Ravaux, Alessio Rettaroli, Matteo Robbiati, Simone Tocci et Claudio Gatti, « Caractérisation d'un qubit transmon dans une cavité 3D pour l'apprentissage automatique quantique et le comptage de photons », arXiv: 2402.04322, (2024).

[3] Chunyang Ding, Martin Di Federico, Michael Hatridge, Andrew Houck, Sébastien Léger, Jeronimo Martinez, Connie Miao, David I. Schuster, Leandro Stefanazzi, Chris Stoughton, Sara Sussman, Ken Treptow, Sho Uemura, Neal Wilcer, Helin Zhang , Chao Zhou et Gustavo Cancelo, « Progrès expérimentaux avec le QICK (Quantum Instrumentation Control Kit) pour le matériel quantique supraconducteur », arXiv: 2311.17171, (2023).

[4] Steve Abel, Juan Carlos Criado et Michael Spannowsky, « Formation des réseaux de neurones avec l'informatique quantique adiabatique universelle », arXiv: 2308.13028, (2023).

[5] Matteo Robbiati, Alejandro Sopena, Andrea Papaluca et Stefano Carrazza, « Atténuation des erreurs en temps réel pour l'optimisation variationnelle sur le matériel quantique », arXiv: 2311.05680, (2023).

[6] Edoardo Pedicillo, Andrea Pasquale et Stefano Carrazza, « Benchmarking des modèles d'apprentissage automatique pour la classification des états quantiques », arXiv: 2309.07679, (2023).

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