論文の概要: Taxonomy of migration scenarios for Qiskit refactoring using LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.07135v1
• Date: Sun, 08 Jun 2025 13:28:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-10 16:33:10.684565
• Title: Taxonomy of migration scenarios for Qiskit refactoring using LLMs
• Title（参考訳）: LLMを用いたQiskitリファクタリングにおけるマイグレーションシナリオの分類
• Authors: José Manuel Suárez, Luís Mariano Bibbó, Joaquín Bogado, Alejandro Fernandez,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、古典的なソフトウェア開発において価値のあるツールであることが証明されているが、量子ソフトウェア工学における彼らの価値はまだ明らかにされていない。 この研究は、異なるQiskitバージョン間のマイグレーションシナリオのニーズを分類するためにLLMを使用する。 Qiskitの課題を体系的に分類することで、統合分類は、AI支援マイグレーションに関する将来の研究の基盤となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.71511919246829
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: As quantum computing advances, quantum programming libraries' heterogeneity and steady evolution create new challenges for software developers. Frequent updates in software libraries break working code that needs to be refactored, thus adding complexity to an already complex landscape. These refactoring challenges are, in many cases, fundamentally different from those known in classical software engineering due to the nature of quantum computing software. This study addresses these challenges by developing a taxonomy of quantum circuit's refactoring problems, providing a structured framework to analyze and compare different refactoring approaches. Large Language Models (LLMs) have proven valuable tools for classic software development, yet their value in quantum software engineering remains unexplored. This study uses LLMs to categorize refactoring needs in migration scenarios between different Qiskit versions. Qiskit documentation and release notes were scrutinized to create an initial taxonomy of refactoring required for migrating between Qiskit releases. Two taxonomies were produced: one by expert developers and one by an LLM. These taxonomies were compared, analyzing differences and similarities, and were integrated into a unified taxonomy that reflects the findings of both methods. By systematically categorizing refactoring challenges in Qiskit, the unified taxonomy is a foundation for future research on AI-assisted migration while enabling a more rigorous evaluation of automated refactoring techniques. Additionally, this work contributes to quantum software engineering (QSE) by enhancing software development workflows, improving language compatibility, and promoting best practices in quantum programming.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングが進むにつれて、量子プログラミングライブラリの不均一性と安定した進化が、ソフトウェア開発者にとって新たな課題を生み出します。 ソフトウェアライブラリの頻繁な更新は、リファクタリングが必要な動作コードを壊し、既に複雑な状況に複雑さを増す。 これらのリファクタリングの課題は、多くの場合、量子コンピューティングソフトウェアの性質から古典的なソフトウェア工学で知られているものと根本的に異なる。 本研究では、量子回路のリファクタリング問題の分類法を開発し、異なるリファクタリングアプローチを分析し比較するための構造化されたフレームワークを提供することにより、これらの課題に対処する。 大規模言語モデル(LLM)は、古典的なソフトウェア開発において価値のあるツールであることが証明されているが、量子ソフトウェア工学における彼らの価値はまだ明らかにされていない。 この研究は、異なるQiskitバージョン間の移行シナリオにおけるリファクタリングのニーズを分類するためにLLMを使用する。 Qiskitのドキュメントとリリースノートは、Qiskitリリース間の移行に必要なリファクタリングの初期分類を作成するために精査された。 2つの分類体系が作られ、1つは専門家によるもので、もう1つはLSMによるものである。 これらの分類は相違や類似性を解析して比較され、両手法の発見を反映した統一された分類学に統合された。 Qiskitにおけるリファクタリングの課題を体系的に分類することで、統合分類はAIによるマイグレーションに関する将来の研究の基盤となり、自動リファクタリングテクニックのより厳密な評価を可能にします。 さらに、この研究は、ソフトウェア開発ワークフローを強化し、言語互換性を改善し、量子プログラミングのベストプラクティスを促進することで、量子ソフトウェア工学(QSE)に貢献している。

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