Síntese eficiente de circuitos quânticos massivos - uma visão geral do sistema Classiq – Por dentro da tecnologia quântica

A plataforma Classiq oferece maneiras simples de sintetizar circuitos quânticos massivos para algoritmos complexos. Na verdade, você pode sintetizar de forma rápida e fácil circuitos tão grandes que seu computador quântico alvo retornará um erro. Pode até não retornar “ruído” ao operar circuitos tão profundos, mas erros indicam que esses circuitos não podem funcionar de jeito nenhum.

O problema tem três níveis. Mesmo com circuitos quânticos pequenos, toda operação apresenta uma chance de erro. À medida que os erros se acumulam, os resultados rapidamente se tornam inúteis. À medida que os circuitos ficam maiores, você corre o risco de atingir os limites de quanto tempo a informação quântica pode ser mantida, o que significa que um algoritmo não tem tempo para ser concluído. Imagine querer assistir a um vídeo de 20 minutos no YouTube com apenas 5 minutos de bateria; você não pode fazer isso. Você não pode conectar o computador quântico, nem recarregar e continuar; você simplesmente não pode executar todo o algoritmo a tempo. E à medida que os circuitos ficam totalmente massivos, muitas vezes há uma mensagem de erro mencionada acima, indicando que o sistema de controle nem mesmo tentará executar o algoritmo.

A equipe do Classiq agora parece sugerir que a plataforma não apenas sintetiza circuitos massivos, mas também o faz de maneira mais eficiente do que o Qiskit, a estrutura de computação quântica mais popular. Esta afirmação é importante por quatro razões: 1) circuitos mais rasos são executados mais rapidamente do que circuitos mais profundos, 2) tempos de execução mais rápidos podem economizar significativamente em custos quando o faturamento é baseado em tempo de execução, 3) menos operações significam menos erros que exigem correção e 4) como computadores quânticos maduros e capazes de executar algoritmos maiores, os circuitos menores se tornarão úteis primeiro.

Há um Clássico caderno que compara a plataforma Classiq ao Qiskit usando o algoritmo HHL. Se quisermos ver diferenças na eficiência, o algoritmo HHL é grande o suficiente para destacar essas diferenças.

O Algoritmo HHL

O algoritmo Harrow-Hassidim-Lloyd, ou algoritmo HHL, promete resolver sistemas de equações lineares com uma aceleração exponencial em relação aos algoritmos clássicos mais conhecidos. Essas equações desfrutam de ampla aplicabilidade na ciência e na engenharia.

O problema é que os circuitos HHL, mesmo com os menores problemas dos brinquedos, são incrivelmente profundos. Se você deseja demonstrar circuitos que retornam erros em vez de resultados em computadores quânticos atuais, este é o algoritmo para tentar fazer isso. 

O Caderno Classiq

Estamos analisando as três métricas principais: fidelidade, profundidade do circuito e contagem de CX. Fidelidade é o quão próximo o resultado está de uma solução exata; devido ao tamanho dos circuitos, tudo tem que ser calculado classicamente. A profundidade do circuito indica quantos passos de tempo são necessários para implementar todas as operações, ultrapassando ou excedendo os limites dos computadores quânticos atuais. As contagens CX indicam o número de operações multi-qubit, pois são excepcionalmente propensas a erros.

O circuito Classiq mostra melhor fidelidade com muito menos profundidade de circuito e muito menos operações CX. Embora ainda seja muito grande para ser executado, está muito mais perto de ser útil do que o circuito de Qiskit. É importante ressaltar que a fidelidade calculada classicamente destaca que o circuito do Classiq não é apenas menor, mas que, de fato, ainda é projetado para resolver o problema selecionado neste tamanho reduzido. 

Ceticismo Natural

O problema de confiar no notebook da Classiq é que a equipe da Classiq não apenas fornece sua própria solução, mas também fornece a solução da Qiskit. Obviamente, eles querem que a plataforma Classiq tenha uma boa aparência, por isso é importante verificar sua afirmação em relação a uma implementação de HHL que usa Qiskit, mas que não foi desenvolvida pela equipe Classiq. 

Caderno de Qiskit

A implementação mais fácil de encontrar é Tutorial HHL do Qiskit, que permite que o problema do Classiq seja resolvido usando o código da equipe Qiskit. Este notebook inclui duas abordagens, uma que gera circuitos maiores, mas é mais preciso, e outra que gera circuitos menores, sacrificando a precisão. 

O circuito Classiq não é apenas significativamente menor do que todos os três circuitos Qiskit, mas também requer um qubit a menos do que os circuitos Naive e Tridi do Qiskit. 

Devido às suas altas fidelidades, a implementação do Qiskit do Classiq é melhor comparada à implementação do Qiskit Naive do que a implementação do Qiskit Tridi. Embora a contagem CX seja 25% maior, a profundidade do circuito é 70% menor usando um qubit a menos. Se hoje tivéssemos computadores quânticos com correção de erros, isso significaria que a implementação do Qiskit da Classiq funcionaria mais rapidamente e incorreria em custos de acesso de hardware mais baixos do que a implementação de alta fidelidade do próprio Qiskit.

Conclusão: Classiq se sustenta

Pelo menos para este caso específico, a afirmação da Classiq se mantém. O HHL não é apenas fácil de implementar, mas a diferença no tamanho do circuito é substancial. O circuito da Classiq não só funcionará mais rápido do que três alternativas do Qiskit, como também custará menos por meio do IBM Quantum. E à medida que o hardware de computação quântica melhora, a implementação do Classiq será a primeira das quatro aqui a se tornar útil.

Brian N. Siegelcera é um designer independente de algoritmos quânticos e redator freelance para Por dentro da tecnologia quântica. Ele é conhecido por suas contribuições ao campo da computação quântica, particularmente no projeto de algoritmos quânticos. Ele avaliou diversas estruturas, plataformas e utilitários de computação quântica e compartilhou seus insights e descobertas por meio de seus escritos. Siegelwax também é autor e escreveu livros como “Dungeons & Qubits” e “Choose Your Own Quantum Adventure”. Ele escreve regularmente no Medium sobre vários tópicos relacionados à computação quântica. Seu trabalho inclui aplicações práticas de computação quântica, análises de produtos de computação quântica e discussões sobre conceitos de computação quântica.

Categorias:
fotônica, Computação quântica

Tags:
Brian Siegel cera, Clássico, Kiskit, qubits

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• Fonte: https://www.insidequantumtechnology.com/news-archive/efficient-synthesis-of-massive-quantum-circuits-an-overview-of-the-classiq-system/