論文の概要: KetGPT -- Dataset Augmentation of Quantum Circuits using Transformers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13352v3
- Date: Fri, 23 Feb 2024 08:55:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-26 11:52:21.287734
- Title: KetGPT -- Dataset Augmentation of Quantum Circuits using Transformers
- Title（参考訳）: KetGPT -- 変圧器を用いた量子回路のデータセット拡張
- Authors: Boran Apak, Medina Bandic, Aritra Sarkar and Sebastian Feld
- Abstract要約: 量子回路として表現される量子アルゴリズムは、量子システムの性能を評価するためのベンチマークとして用いられる。
しかしランダム回路は、実際の量子アルゴリズム固有の性質を欠いているため、代表的なベンチマークではない。
この研究は、我々が「リアルに見える」回路と呼ぶものを生成することによって、既存の量子回路データセットを強化することを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.236829197968612
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum algorithms, represented as quantum circuits, can be used as
benchmarks for assessing the performance of quantum systems. Existing datasets,
widely utilized in the field, suffer from limitations in size and versatility,
leading researchers to employ randomly generated circuits. Random circuits are,
however, not representative benchmarks as they lack the inherent properties of
real quantum algorithms for which the quantum systems are manufactured. This
shortage of `useful' quantum benchmarks poses a challenge to advancing the
development and comparison of quantum compilers and hardware.
This research aims to enhance the existing quantum circuit datasets by
generating what we refer to as `realistic-looking' circuits by employing the
Transformer machine learning architecture. For this purpose, we introduce
KetGPT, a tool that generates synthetic circuits in OpenQASM language, whose
structure is based on quantum circuits derived from existing quantum algorithms
and follows the typical patterns of human-written algorithm-based code (e.g.,
order of gates and qubits). Our three-fold verification process, involving
manual inspection and Qiskit framework execution, transformer-based
classification, and structural analysis, demonstrates the efficacy of KetGPT in
producing large amounts of additional circuits that closely align with
algorithm-based structures. Beyond benchmarking, we envision KetGPT
contributing substantially to AI-driven quantum compilers and systems.
- Abstract（参考訳）: 量子回路として表される量子アルゴリズムは、量子システムの性能を評価するベンチマークとして使用できる。
この分野で広く利用されている既存のデータセットはサイズと汎用性に制限があり、研究者はランダムに生成された回路を採用するようになった。
しかし、ランダム回路は、量子システムが製造される実際の量子アルゴリズム固有の性質を欠いているため、代表的なベンチマークではない。
この 'useful' 量子ベンチマークの不足は、量子コンパイラとハードウェアの開発と比較を進める上での課題である。
本研究の目的は,Transformer 機械学習アーキテクチャを用いて,私たちが「現実的な」回路と呼ぶものを生成することによって,既存の量子回路データセットを強化することである。
この目的のために,OpenQASM言語で合成回路を生成するツールであるKetGPTを紹介した。その構造は既存の量子アルゴリズムから派生した量子回路に基づいており,人間の書き起こしたアルゴリズムベースコード(ゲートとキュービットの順序など)の典型的なパターンに従う。
マニュアルインスペクションとqiskitフレームワークの実行,トランスフォーマーベースの分類,構造解析を含む3次元検証プロセスは,アルゴリズムベースの構造と密接に一致する大量の追加回路を生成する上で,ketgptの有効性を示す。
ベンチマーク以外にも、KetGPTはAI駆動の量子コンパイラやシステムに大きく貢献すると考えています。
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