論文の概要: Mitigating Noise in Quantum Software Testing Using Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.16992v2
- Date: Mon, 15 Jan 2024 15:09:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-18 02:23:12.843925
- Title: Mitigating Noise in Quantum Software Testing Using Machine Learning
- Title（参考訳）: 機械学習を用いた量子ソフトウェアテストにおけるノイズ緩和
- Authors: Asmar Muqeet, Tao Yue, Shaukat Ali and Paolo Arcaini
- Abstract要約: 本稿では,量子プログラムのテスト結果に対するノイズ効果を軽減するためのノイズ認識手法を提案する。
QOINは機械学習技術を用いて量子コンピュータのノイズ効果を学び、量子プログラムの出力からフィルタリングする。
その結果、QOINはノイズモデルの大部分に対して80%以上のノイズ効果を低減できることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.296542004383115
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum Computing (QC) promises computational speedup over classic computing
for solving complex problems. However, noise exists in current and near-term
quantum computers. Quantum software testing (for gaining confidence in quantum
software's correctness) is inevitably impacted by noise, to the extent that it
is impossible to know if a test case failed due to noise or real faults.
Existing testing techniques test quantum programs without considering noise,
i.e., by executing tests on ideal quantum computer simulators. Consequently,
they are not directly applicable to testing quantum software on real quantum
computers or noisy simulators. To this end, we propose a noise-aware approach
(named QOIN) to alleviate the noise effect on test results of quantum programs.
QOIN employs machine learning techniques (e.g., transfer learning) to learn the
noise effect of a quantum computer and filter it from a quantum program's
outputs. Such filtered outputs are then used as the input to perform test case
assessments (determining the passing or failing of a test case execution
against a test oracle). We evaluated QOIN on IBM's 23 noise models, Google's
two available noise models, and Rigetti's Quantum Virtual Machine (QVM), with
nine real-world quantum programs and 1000 artificial quantum programs. Results
show that QOIN can reduce the noise effect by more than $80\%$ on the majority
of noise models. For quantum software testing, we used an existing test oracle
and showed that QOIN attained scores of $99\%$, $75\%$, and $86\%$ for
precision, recall, and F1-score, respectively, for the test oracle across six
real-world programs. For artificial programs, QOIN achieved scores of $93\%$,
$79\%$, and $86\%$ for precision, recall, and F1-score. This highlights QOIN's
effectiveness in learning noise patterns for noise-aware quantum software
testing.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティング(QC)は、複雑な問題を解決するために古典計算よりも計算速度を上げることを約束する。
しかし、現在および短期量子コンピュータにはノイズが存在する。
量子ソフトウェアテスト(量子ソフトウェアの正確性に対する自信を得るため)は必然的にノイズに影響され、ノイズや実際の障害によってテストケースが失敗したかどうかを知ることは不可能である。
既存のテスト技術は、ノイズを考慮せずに、すなわち理想的な量子コンピュータシミュレータでテストを実行することで、量子プログラムをテストする。
したがって、実際の量子コンピュータやノイズのあるシミュレータ上での量子ソフトウェアテストには直接適用できない。
この目的のために,量子プログラムのテスト結果に対するノイズ効果を緩和するノイズ認識手法(qoin)を提案する。
QOINは、量子コンピュータのノイズ効果を学習し、量子プログラムの出力からフィルタリングするために、機械学習技術(例えば、転送学習)を用いる。
このようなフィルタされた出力は、テストケース評価(テストoracleに対するテストケース実行の通過または失敗を決定する)を行う入力として使用される。
我々は、IBMの23のノイズモデル、Googleの2つのノイズモデル、およびRigettiの量子仮想マシン(QVM)について、9つの実世界の量子プログラムと1000の人工量子プログラムでQOINを評価した。
その結果、qoinはノイズモデルの大部分に対して80\%$以上のノイズ効果を低減できることがわかった。
量子ソフトウェアテストでは、既存のテストオラクルを使用して、QOINが6つの実世界のプログラムでテストオラクルに対して、それぞれ精度、リコール、F1スコアで99\%$, 75\%$, 8,6\%$のスコアを得たことを示した。
人工プログラムの場合、qoinは精度、リコール、およびf1-scoreで9,3\%$、79\%$、および8,6\%$のスコアを得た。
ノイズ対応量子ソフトウェアテストにおけるノイズパターン学習におけるqoinの有効性を強調する。
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