Fugu-MT 論文翻訳(概要): LLM-Powered Quantum Code Transpilation

論文の概要: LLM-Powered Quantum Code Transpilation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.12480v1
Date: Sat, 12 Jul 2025 21:16:21 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-18 20:10:24.193604
Title: LLM-Powered Quantum Code Transpilation
Title（参考訳）: LLMを用いた量子コードトランスパイレーション
Authors: Nazanin Siavash, Armin Moin,
Abstract要約: さまざまな量子コンピューティングプラットフォームに適した、さまざまなソフトウェア開発キット(SDK)が存在する。それらはQuantum SDK(QSDK)として知られている。例にはQiskit、Cirq、PennyLaneに限らない。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9134031118910264
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: There exist various Software Development Kits (SDKs) tailored to different quantum computing platforms. These are known as Quantum SDKs (QSDKs). Examples include but are not limited to Qiskit, Cirq, and PennyLane. However, this diversity presents significant challenges for interoperability and cross-platform development of hybrid quantum-classical software systems. Traditional rule-based transpilers for translating code between QSDKs are time-consuming to design and maintain, requiring deep expertise and rigid mappings in the source and destination code. In this study, we explore the use of Large Language Models (LLMs) as a flexible and automated solution. Leveraging their pretrained knowledge and contextual reasoning capabilities, we position LLMs as programming language-agnostic transpilers capable of converting quantum programs from one QSDK to another while preserving functional equivalence. Our approach eliminates the need for manually defined transformation rules and offers a scalable solution to quantum software portability. This work represents a step toward enabling intelligent, general-purpose transpilation in the quantum computing ecosystem.
Abstract（参考訳）: さまざまな量子コンピューティングプラットフォームに適した、さまざまなソフトウェア開発キット(SDK)が存在する。これらはQuantum SDK(QSDK)として知られている。例えば、Qiskit、Cirq、PennyLaneに限らない。しかし、この多様性は、ハイブリッド量子古典ソフトウェアシステムの相互運用性とクロスプラットフォーム開発に重大な課題をもたらす。 QSDK間でコードを翻訳する従来のルールベースのトランスパイラは、設計とメンテナンスに時間がかかり、ソースと宛先コードに深い専門知識と厳密なマッピングが必要になる。本研究では,Large Language Models (LLM) を柔軟かつ自動化されたソリューションとして利用する方法について検討する。事前訓練された知識と文脈推論機能を活用し、LLMを関数同値を維持しつつ、あるQSDKから別のQSDKへの量子プログラム変換が可能なプログラミング言語に依存しないトランスパイラとして位置づける。当社のアプローチでは,手作業による変換ルールの必要性を排除し,量子ソフトウェア移植性に対するスケーラブルなソリューションを提供する。この研究は、量子コンピューティングエコシステムにおけるインテリジェントで汎用的なトランスパイルを実現するための一歩である。

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