論文の概要: Data augmentation experiments with style-based quantum generative adversarial networks on trapped-ion and superconducting-qubit technologies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04401v1
- Date: Tue, 7 May 2024 15:26:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-08 13:41:05.401896
- Title: Data augmentation experiments with style-based quantum generative adversarial networks on trapped-ion and superconducting-qubit technologies
- Title（参考訳）: トラップイオンおよび超伝導量子ビット技術におけるスタイルベース量子生成逆数ネットワークによるデータ拡張実験
- Authors: Julien Baglio,
- Abstract要約: この研究は、初めて、スタイルベースの量子生成逆数ネットワーク(qGAN)の量子ジェネレータアーキテクチャをどのように実装できるかを実証する。
2022年に提案されたスタイルベースのqGANは、qGANのための技術の現状を一般化し、浅い深度ネットワークを可能にする。
両デバイスで得られた結果は同等の品質であり、ia-1デバイスはibm_torinoデバイスよりもかなり正確な結果をもたらす。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the current noisy intermediate scale quantum computing era, and after the significant progress of the quantum hardware we have seen in the past few years, it is of high importance to understand how different quantum algorithms behave on different types of hardware. This includes whether or not they can be implemented at all and, if so, what the quality of the results is. This work quantitatively demonstrates, for the first time, how the quantum generator architecture for the style-based quantum generative adversarial network (qGAN) can not only be implemented but also yield good results on two very different types of hardware for data augmentation: the IBM bm_torino quantum computer based on the Heron chip using superconducting transmon qubits and the aria-1 IonQ quantum computer based on trapped-ion qubits. The style-based qGAN, proposed in 2022, generalizes the state of the art for qGANs and allows for shallow-depth networks. The results obtained on both devices are of comparable quality, with the aria-1 device delivering somewhat more accurate results than the ibm_torino device, while the runtime on ibm_torino is significantly shorter than on aria-1. Parallelization of the circuits, using up to 48 qubits on IBM quantum systems and up to 24 qubits on the IonQ system, is also presented, reducing the number of submitted jobs and allowing for a substantial reduction of the runtime on the quantum processor to generate the total number of samples.
- Abstract（参考訳）: 現在のノイズの多い中間スケール量子コンピューティングの時代、そしてここ数年で私たちが目にした量子ハードウェアの大きな進歩の後、異なる種類のハードウェアに対して異なる量子アルゴリズムがどのように振る舞うかを理解することが非常に重要である。
これには、それらがまったく実装できるかどうか、そしてもしそうであれば、結果の質がどのようなものかが含まれる。
この研究は、初めて、スタイルベースの量子生成逆数ネットワーク(qGAN)の量子ジェネレータアーキテクチャをどのように実装できるかを定量的に示すとともに、データ拡張のための2つの非常に異なるタイプのハードウェア(超伝導トランスモン量子ビットを用いたHeronチップに基づくIBM bm_torino量子コンピュータと、トラップイオン量子ビットに基づくaria-1 IonQ量子コンピュータ)に対して良い結果をもたらす。
2022年に提案されたスタイルベースのqGANは、qGANの最先端を一般化し、浅い深度ネットワークを可能にする。
両装置で得られた結果は同等品質であり、ia-1デバイスは、ibm_torinoデバイスよりも若干正確な結果を提供する一方、ibm_torinoのランタイムは、ia-1よりもかなり短い。
IBMの量子システム上で最大48キュービット、IonQシステム上で最大24キュービットの回路を並列化することで、ジョブの送信数を削減し、量子プロセッサ上でのランタイムの大幅な削減を可能にして、サンプルの総数を生成する。
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