La plataforma Classiq ofrece formas sencillas de sintetizar circuitos cuánticos masivos para algoritmos complejos. De hecho, puedes sintetizar rápida y fácilmente circuitos tan masivos que tu computadora cuántica objetivo arrojará un error. Puede que ni siquiera devuelva "ruido" al ejecutar circuitos a tanta profundidad, pero los errores indican que estos circuitos no pueden funcionar en absoluto.

El problema tiene tres niveles. Incluso con circuitos cuánticos pequeños, cada operación introduce una posibilidad de error. A medida que se acumulan los errores, los resultados rápidamente se vuelven inútiles. A medida que los circuitos se hacen más grandes, se corre el riesgo de alcanzar los límites de cuánto tiempo se puede mantener la información cuántica, lo que significa que un algoritmo no tiene tiempo para completarse. Imagínese querer ver un vídeo de YouTube de 20 minutos con sólo 5 minutos de duración de la batería; no puedes hacerlo. No puedes enchufar la computadora cuántica, ni recargarla y continuar; simplemente no se puede ejecutar todo el algoritmo a tiempo. Y a medida que los circuitos se vuelven absolutamente masivos, a menudo aparece el mensaje de error antes mencionado que indica que el sistema de control ni siquiera intentará ejecutar el algoritmo.

El equipo de Classiq ahora parece sugerir que la plataforma no sólo sintetiza circuitos masivos, sino que lo hace de manera más eficiente que Qiskit, el marco de computación cuántica más popular. Esta afirmación es importante por cuatro razones: 1) los circuitos menos profundos se ejecutan más rápido que los circuitos más profundos, 2) los tiempos de ejecución más rápidos pueden ahorrar significativamente en costos cuando la facturación se basa en el tiempo de ejecución, 3) menos operaciones significan menos errores que requieren corrección y 4) como computadoras cuánticas maduro y puede ejecutar algoritmos más grandes, los circuitos más pequeños serán útiles primero.

Hay un clásico cuaderno que compara la plataforma Classiq con Qiskit utilizando el algoritmo HHL. Si queremos ver diferencias en eficiencia, el algoritmo HHL es lo suficientemente masivo como para resaltar esas diferencias.

El algoritmo HHL

El algoritmo Harrow-Hassidim-Lloyd, o algoritmo HHL, promete resolver sistemas de ecuaciones lineales con una velocidad exponencial respecto a los algoritmos clásicos más conocidos. Estas ecuaciones gozan de una amplia aplicabilidad en ciencia e ingeniería.

El problema es que los circuitos HHL, incluso con los problemas más pequeños de los juguetes, son increíblemente profundos. Si desea demostrar circuitos que devuelven errores en lugar de resultados en las computadoras cuánticas actuales, este es el algoritmo para intentarlo. 

El cuaderno Classiq

Estamos analizando las tres métricas clave: fidelidad, profundidad del circuito y recuento de CX. La fidelidad es qué tan cerca está el resultado de una solución exacta; Debido al tamaño de los circuitos, todo debe calcularse de forma clásica. La profundidad del circuito indica cuántos pasos de tiempo se necesitan para implementar todas las operaciones, superando o superando los límites de las computadoras cuánticas actuales. Los recuentos de CX indican el número de operaciones de múltiples qubits, ya que son excepcionalmente propensas a errores.

El circuito Classiq muestra una mejor fidelidad con mucha menos profundidad de circuito y muchas menos operaciones CX. Si bien todavía es demasiado grande para ejecutarlo, está mucho más cerca de ser útil que el circuito de Qiskit. Es importante destacar que la fidelidad calculada clásicamente resalta que el circuito de Classiq no sólo es más pequeño, sino que, de hecho, todavía está diseñado para resolver el problema seleccionado en este tamaño reducido. 

Escepticismo natural

El problema de confiar en el portátil de Classiq es que el equipo de Classiq no sólo proporciona su propia solución, sino que también proporciona la solución de Qiskit. Obviamente quieren que la plataforma Classiq se vea bien, por lo que es importante verificar su afirmación con una implementación de HHL que utiliza Qiskit pero que no fue desarrollada por el equipo de Classiq. 

El cuaderno de Qiskit

La implementación más fácil de encontrar es Tutorial HHL de Qiskit, que permite resolver el problema de Classiq utilizando el código del equipo de Qiskit. Este portátil incluye dos enfoques, uno que genera circuitos más grandes pero es más preciso y otro que genera circuitos más pequeños sacrificando la precisión. 

El circuito Classiq no solo es significativamente más pequeño que los tres circuitos Qiskit, sino que también requiere un qubit menos que los circuitos Naive y Tridi de Qiskit. 

Debido a sus altas fidelidades, la implementación Qiskit de Classiq es mejor comparada con la implementación Qiskit Naive que con la implementación Qiskit Tridi. Aunque el recuento de CX es un 25 % mayor, la profundidad del circuito es un 70 % menor utilizando un qubit menos. Si hoy tuviéramos computadoras cuánticas con corrección de errores, esto significaría que la implementación Qiskit de Classiq se ejecutaría más rápido e incurriría en menores costos de acceso al hardware que la propia implementación de alta fidelidad de Qiskit.

Conclusión: Classiq se mantiene firme

Al menos en este caso específico, la afirmación de Classiq se sostiene. HHL no sólo es fácil de implementar, sino que la diferencia en el tamaño del circuito es sustancial. El circuito de Classiq no sólo funcionará más rápido que tres alternativas de Qiskit, sino que también costará menos a través de IBM Quantum. Y a medida que el hardware de computación cuántica mejore, la implementación de Classiq será la primera de las cuatro aquí en resultar útil.

Brian N. Siegelwax es un diseñador de algoritmos cuánticos independiente y escritor independiente para Dentro de la tecnología cuántica. Es conocido por sus contribuciones al campo de la computación cuántica, particularmente en el diseño de algoritmos cuánticos. Ha evaluado numerosos marcos, plataformas y utilidades de computación cuántica y ha compartido sus conocimientos y hallazgos a través de sus escritos. Siegelwax también es autor y ha escrito libros como “Dungeons & Qubits” y “Choose Your Own Quantum Adventure”. Escribe regularmente en Medium sobre diversos temas relacionados con la computación cuántica. Su trabajo incluye aplicaciones prácticas de la computación cuántica, revisiones de productos de computación cuántica y debates sobre conceptos de computación cuántica.

Categorías:
fotónica, computación cuántica

Tags:
Brian Siegel Wax, clásico, Kisquito, qubits

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