論文の概要: AI methods for approximate compiling of unitaries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.21225v1
• Date: Tue, 30 Jul 2024 22:30:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-01 19:14:52.979071
• Title: AI methods for approximate compiling of unitaries
• Title（参考訳）: ユニタリの近似コンパイルのためのAI手法
• Authors: David Kremer, Victor Villar, Sanjay Vishwakarma, Ismael Faro, Juan Cruz-Benito,
• Abstract要約: 本稿では、ユニタリの近似コンパイルのための人工知能(AI)手法について検討する。 超伝導ハードウェアに典型的な固定二量子ゲートと任意の単量子回転の利用に焦点をあてる。 提案手法は,ターゲットのユニタリを近似した初期テンプレートを同定し,初期パラメータを予測し,回路の忠実度を最大化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper explores artificial intelligence (AI) methods for the approximate compiling of unitaries, focusing on the use of fixed two-qubit gates and arbitrary single-qubit rotations typical in superconducting hardware. Our approach involves three main stages: identifying an initial template that approximates the target unitary, predicting initial parameters for this template, and refining these parameters to maximize the fidelity of the circuit. We propose AI-driven approaches for the first two stages, with a deep learning model that suggests initial templates and an autoencoder-like model that suggests parameter values, which are refined through gradient descent to achieve the desired fidelity. We demonstrate the method on 2 and 3-qubit unitaries, showcasing promising improvements over exhaustive search and random parameter initialization. The results highlight the potential of AI to enhance the transpiling process, supporting more efficient quantum computations on current and future quantum hardware.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,超伝導ハードウェアに典型的な固定2量子ゲートと任意の1量子回転の利用に着目し,ユニタリの近似コンパイルのための人工知能(AI)手法について検討する。 提案手法は,ターゲットのユニタリを近似した初期テンプレートを同定し,初期パラメータを予測し,回路の忠実度を最大化する。 最初の2段階でAIによるアプローチを提案し,初期テンプレートを提案するディープラーニングモデルと,パラメータ値を提案するオートエンコーダのようなモデルを提案する。 本研究では, 2 および 3 ビットのユニタリ上での手法を実証し,徹底的な探索とランダムなパラメータ初期化よりも有望な改善を示す。 結果は、トランスパイリングプロセスを強化するAIの可能性を強調し、現在のおよび将来の量子ハードウェア上でより効率的な量子計算をサポートする。

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