論文の概要: AutoQuREO: A Framework for Automated Quantum Resource Estimation and Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.12936v1
- Date: Thu, 13 Aug 2026 08:15:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-14 18:29:38.43892
- Title: AutoQuREO: A Framework for Automated Quantum Resource Estimation and Optimization
- Title（参考訳）: AutoQuREO: 量子リソースの自動推定と最適化のためのフレームワーク
- Abstract要約: AutoQuREOは、フルスタックの量子リソース推定と最適化のための自動化フレームワークである。
i) 量子コンピューティングスタックのフレキシブルでユーザ定義の抽象化、(ii) 再利用可能なスタックコンポーネントのモジュラーライブラリ、(iii) アルゴリズムプロファイリングとニューロシンボリックラーニングによるレイヤレベルのリソースのモデリング、(iv) QREを直接デプロイメントパイプラインに組み込む統合多目的最適化である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3664600242783913
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As quantum computing progresses from proof-of-principle demonstrations toward practical utility, a significant impediment is the need to augment algorithmic feasibility with system-level optimization across heterogeneous hardware and software stacks. Quantum resource estimation (QRE) plays a central role in this transition, yet existing approaches remain largely compilation-heavy or domain-knowledge-guided symbolic annotations, and tightly coupled to long-term fault-tolerant assumptions, limiting their topical applicability. In this work, we introduce AutoQuREO, an Automated framework for full-stack Quantum Resource Estimation and Optimization. AutoQuREO is built around four core novelties: (i) a flexible, user-defined abstraction of the quantum computing stack; (ii) a modular library of reusable stack components enabling rapid full-stack prototyping; (iii) surrogate modeling of layer-wise resources via algorithmic profiling and neuro-symbolic learning; and (iv) integrated multi-objective optimization that embeds QRE directly into deployment pipelines. Together, these design choices enable AutoQuREO to serve as a digital twin for quantum computing stacks, supporting the tractable exploration of complex design spaces. We demonstrate the capabilities of AutoQuREO through representative co-design case studies, including early-fault-tolerant quantum algorithms, small error correction codes, gate decomposition and variational training of parametric quantum circuits. These examples illustrate how AutoQuREO enables systematic discovery of unexploited resource trade-offs that are computationally intractable or abstruse using existing QRE tools. AutoQuREO is positioned as a general-purpose platform for advancing quantum technology readiness.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングが実用性を示す実証から進歩するにつれ、不均一なハードウェアやソフトウェアスタックをまたいだシステムレベルの最適化によるアルゴリズムの適用性を高める必要性が大きな障害となっている。
量子リソース推定(QRE)は、この移行において中心的な役割を果たすが、既存のアプローチは、主にコンパイル重あるいはドメイン知識に基づくシンボルアノテーションであり、長期的なフォールトトレラントな仮定と密結合であり、トピックの適用性を制限する。
本稿では,フルスタックな量子リソース推定と最適化のための自動フレームワークであるAutoQuREOを紹介する。
AutoQuREOは4つのコアノベルティを中心に構築されています。
i) 量子コンピューティングスタックのフレキシブルでユーザ定義の抽象化。
(ii) 迅速なフルスタックプロトタイピングを可能にする再利用可能なスタックコンポーネントのモジュールライブラリ。
三 アルゴリズムプロファイリング及びニューロシンボリックラーニングによる階層的資源の代理モデリング
(iv)QREを直接デプロイメントパイプラインに組み込む、統合された多目的最適化。
これらの設計選択により、AutoQuREOは量子コンピューティングスタックのデジタルツインとして機能し、複雑な設計空間の抽出可能な探索をサポートする。
本稿では,早期のフォールトトレラント量子アルゴリズム,小さな誤り訂正符号,ゲート分解,パラメトリック量子回路の変分訓練など,代表的共設計ケーススタディを通じてAutoQuREOの能力を実証する。
これらの例は、AutoQuREOが、既存のQREツールを使用して計算的に難解なリソーストレードオフの体系的な発見を可能にする方法を示している。
AutoQuREOは、量子技術の準備を前進させるための汎用プラットフォームとして位置づけられている。
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