論文の概要: QuEst: Graph Transformer for Quantum Circuit Reliability Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.16724v2
• Date: Mon, 27 Jan 2025 20:00:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-30 02:41:36.003688
• Title: QuEst: Graph Transformer for Quantum Circuit Reliability Estimation
• Title（参考訳）: QuEst: 量子回路信頼性推定のためのグラフ変換器
• Authors: Hanrui Wang, Pengyu Liu, Jinglei Cheng, Zhiding Liang, Jiaqi Gu, Zirui Li, Yongshan Ding, Weiwen Jiang, Yiyu Shi, Xuehai Qian, David Z. Pan, Frederic T. Chong, Song Han,
• Abstract要約: TorchQuantumと呼ばれるPythonライブラリは、機械学習タスクのためにPQCを構築し、シミュレートし、訓練することができる。 本稿では,回路の忠実度に対するノイズの影響を予測するために,グラフトランスフォーマモデルを提案する。 回路シミュレータと比較すると、予測器は忠実度を推定するための200倍以上のスピードアップを持つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.963991539714236
• License:
• Abstract: Among different quantum algorithms, PQC for QML show promises on near-term devices. To facilitate the QML and PQC research, a recent python library called TorchQuantum has been released. It can construct, simulate, and train PQC for machine learning tasks with high speed and convenient debugging supports. Besides quantum for ML, we want to raise the community's attention on the reversed direction: ML for quantum. Specifically, the TorchQuantum library also supports using data-driven ML models to solve problems in quantum system research, such as predicting the impact of quantum noise on circuit fidelity and improving the quantum circuit compilation efficiency. This paper presents a case study of the ML for quantum part. Since estimating the noise impact on circuit reliability is an essential step toward understanding and mitigating noise, we propose to leverage classical ML to predict noise impact on circuit fidelity. Inspired by the natural graph representation of quantum circuits, we propose to leverage a graph transformer model to predict the noisy circuit fidelity. We firstly collect a large dataset with a variety of quantum circuits and obtain their fidelity on noisy simulators and real machines. Then we embed each circuit into a graph with gate and noise properties as node features, and adopt a graph transformer to predict the fidelity. Evaluated on 5 thousand random and algorithm circuits, the graph transformer predictor can provide accurate fidelity estimation with RMSE error 0.04 and outperform a simple neural network-based model by 0.02 on average. It can achieve 0.99 and 0.95 R$^2$ scores for random and algorithm circuits, respectively. Compared with circuit simulators, the predictor has over 200X speedup for estimating the fidelity.
• Abstract（参考訳）: さまざまな量子アルゴリズムの中で、QML用のPQCは、短期的なデバイスに約束を示す。 QMLとPQCの研究を促進するため、TorchQuantumと呼ばれる最近のpythonライブラリがリリースされた。 機械学習タスク用のPQCの構築、シミュレート、トレーニングを、高速で便利なデバッグサポートで行うことができる。 MLのための量子以外にも、逆方向に対するコミュニティの関心を高めたい: 量子のためのML。 具体的には、TorchQuantumライブラリは、量子システム研究の問題を解決するために、データ駆動MLモデルもサポートしている。 本稿では,量子部分に対するMLのケーススタディを示す。 回路信頼性に対するノイズの影響を推定することは、ノイズの理解と緩和に向けた重要なステップであるため、従来のMLを利用して回路の忠実度に対するノイズの影響を予測することを提案する。 量子回路の自然なグラフ表現に着想を得て,ノイズの多い回路の忠実度を予測するためにグラフトランスフォーマモデルを提案する。 まず、様々な量子回路を持つ大規模なデータセットを収集し、ノイズの多いシミュレータや実機上でその忠実度を得る。 次に,各回路をノードの特徴としてゲート特性とノイズ特性を持つグラフに埋め込み,その忠実度を予測するためにグラフ変換器を採用する。 5万個のランダム回路とアルゴリズム回路に基づいて評価し、このグラフトランスフォーマー予測器はRMSE誤差0.04で正確な忠実度推定を行い、単純なニューラルネットワークベースモデルを平均0.02倍に向上させることができる。 ランダム回路とアルゴリズム回路でそれぞれ0.99と0.95R$^2$のスコアを達成できる。 回路シミュレータと比較すると、予測器は忠実度を推定するための200倍以上のスピードアップを持つ。

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