Einstieg in die Quanteninformatik mit Classiqs Visualisierungen

Da bei der Quanteninformatik komplexe Algorithmen und Quantenzustände zum Einsatz kommen, ist der konzeptionelle Einstieg in dieses Gebiet mit einer steilen Lernkurve verbunden. Manche sagen, dass die Quanteninformatik noch in den 70er Jahren steckt - dass wir uns in der Ära der Lochkarten und der Programmierung auf Gatterebene befinden. In gewisser Weise stimmt das auch. 

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Die Bloch-Kugel ist ein hervorragender Einstieg, um Einblicke in zentrale Quantenkonzepte wie die Zustände eines Quantenbits ("Qubit") zu gewinnen, die auf der Oberfläche einer Kugel visualisiert werden. Die Entwicklung einer visuellen Intuition für grundlegende Quantenideen bietet eine mentale Landkarte, um zu lernen, wie wichtige Komponenten wie Ein-Qubit-Gatter im Quantencomputing funktionieren. Einige Quantenplattformen sind speziell auf die Programmierung auf Gatterebene ausgerichtet, was visuell bedeutet, dass Rotationen auf die Bloch-Kugel angewendet werden, aber selbst dann ist es schwierig, Konzepte wie Verschränkung und Multi-Qubit-Gatter zu visualisieren. 

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Aber so wie sich die Programmierung von der Speicherverwaltung zu abstrakteren Sprachen entwickelt hat, erlebt das Quantencomputing einen ähnlichen Übergang. Die Fähigkeit, theoretische, abstrakte Konzepte zu visualisieren, ist ein zentraler Mechanismus, um die Quanteninformatik von ihrem derzeitigen Stand in die Zukunft zu führen. Dieser Wandel wird durch Plattformen wie Classiq erleichtert, die Quantenkonzepte durch Visualisierungen erforschen: Schaltungssynthese und -modellierung, Einschränkungen sowie Hardware- und Softwareoptimierung.

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Quantencomputing für alle mit algorithmischem Denken

Diese Werkzeuge tragen zur Entwicklung von Quantenalgorithmen bei, indem sie das Verständnis verbessern, es den Benutzern ermöglichen, die bestmöglichen Entscheidungen für die Verwendung von Quantencomputern zu treffen, und den Entwurf von Schaltungen vereinfachen. Man muss nicht für jeden Quantenalgorithmus das Rad neu erfinden. Dadurch wird die Quanteninformatik für Entwickler und Forscher zugänglicher und effektiver, sowohl innerhalb der Quanteninformatik als auch für Fachleute in Bereichen außerhalb der Quanteninformatik.

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Anstatt auf Gatterebene zu kodieren, kann sich der Benutzer mit Classiq auf das "Was" konzentrieren - die Funktionalität des Algorithmus. Dann generiert es automatisch das "Wie" - eine Schaltung, die diese Funktionalität erfüllt und gleichzeitig für reale Einschränkungen optimiert ist. 

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Dieser Ansatz bietet mehrere Vorteile:

• Effizienz: Es spart Zeit, insbesondere bei einer großen Anzahl von Qubits.
• Ressourcenabschätzung: Die Benutzer können die für die Ausführung eines Algorithmus erforderlichen Ressourcen abschätzen, bevor sie mit der benutzerdefinierten Entwicklung beginnen.
• Zugänglichkeit: Es macht das Quantencomputing auch für Personen nutzbar, die nicht aus dem Bereich des Quantencomputings kommen, da Experten sich nicht mit den Feinheiten der Hardware befassen müssen.
• Zukunftssicher: Da Quantencomputer immer komplexer werden, bleibt der Classiq-Ansatz praktikabel, während Low-Level-Codierung unpraktisch wird.

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Herausforderungen bei der Programmierung "To The Metal"

Man sollte nicht mehrere Doktortitel in Quantenphysik und Informatik UND Fachwissen in Chemie, Finanzen oder Luft- und Raumfahrt benötigen, um einen Quantencomputer benutzen zu können. Es sei denn, Sie wollen Dr. Banner sein, dann sollten Sie das natürlich tun!

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Mit der zunehmenden Komplexität von Quantencomputern wird eine Programmierung "bis ins kleinste Detail" nicht mehr machbar. Auch wenn Low-Level-Programmierung nach wie vor ihren Platz hat, wollen viele Ingenieure und Fachleute die Leistung von Quantencomputern nutzen, ohne sich mit den Herausforderungen der Hardwaretechnik auseinandersetzen zu müssen:

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• Komplexität der Qubit-Verwaltung: Wenn man mehr Qubits hinzufügt, muss man nicht nur die Qubits selbst berücksichtigen, sondern auch die Kontrolle über die paarweisen Wechselwirkungen und die Zwei-Qubit-Tore verwalten. Dies erfordert zusätzliche Steuerlogik und kann schnell unüberschaubar werden.
• Hardware-Optimierung: Für eine effiziente Quantenberechnung ist es entscheidend, dass die am häufigsten verwendeten Qubits stabil bleiben. Dazu ist es notwendig, die zugrunde liegende Hardware-Architektur zu verstehen und den Code entsprechend den täglichen Kalibrierungsänderungen, Qubit-Fehlerraten und sogar "toten" Qubits zu optimieren. 
• Exponentiale Fehlerkorrektur-Komplexität: Mit jedem neuen Qubit steigen die möglichen Wechselwirkungen und die Algorithmuszeiten exponentiell an, was zu mehr Fehlern führt (und zu einem neuen Teilgebiet, in dem man Experte werden muss!)

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Eine visuelle Reise durch die Quanteninformatik

Für den Rest von uns Normalsterblichen ist Classiq nicht einfach nur eine weitere Plattform für Quantencomputer, sondern eine Veränderung der Art und Weise, wie wir Quantenprogramme entwerfen. Die Classiq-Plattform legt den Schwerpunkt auf "algorithmisches Denken". Der Schwerpunkt liegt dabei auf dem "Was" eines Algorithmus und nicht auf dem "Wie" - dem funktionalen Programmieransatz der klassischen Informatik, der Fachleuten die Möglichkeit bietet, einen Quantencomputer zu nutzen, ohne das Innenleben des Systems verstehen zu müssen. Schleifen haben in der Quanteninformatik keine Entsprechung! 

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Die Classiq-Synthese-Engine durchforstet einen riesigen Designraum, um die optimale Schaltung auszuwählen. Dadurch entfällt die Notwendigkeit einer manuellen Optimierung, und der Code ist besser auf verschiedene Hardwareanbieter übertragbar. Classiq bietet mehr als nur Algorithmen:

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• Schaltkreis-Visualisierer, 
• Hardware-Vergleichstabellen, und
• Schaltungskonnektivitätskarten.

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Diese Werkzeuge verbessern nicht nur das Verständnis, sondern stellen auch sicher, dass die gewählte Quantenarchitektur optimal bleibt - ohne dass hardwarespezifische Kenntnisse erforderlich sind. 

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Um zu zeigen, wie verblüffend und zugänglich dies die Quantenprogrammierung machen kann, lassen Sie uns die Reise eines Forschers nachvollziehen, der die Classiq-Tools zur Beschleunigung seiner Forschung in der Quantenchemie nutzt. 

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Bereichsspezifisches Fachwissen 

Der Circuit Visualizer ist eine Blaupause für das Verständnis von Quantenschaltungen und deren Konfigurationen. Er vereinfacht die Lernkurve für Neueinsteiger, indem er eine visuelle Darstellung von Quantenschaltungen bietet. Der Fachmann kann die Beschränkungen der Schaltkreise mit dem, was er erreichen will, untersuchen und manipulieren. Durch die Abstraktion der Details auf Gatterebene öffnet der Circuit Visualizer Experten aus den Bereichen Finanzen, Chemie, Cybersicherheit und Fachleuten aus anderen Bereichen die Türen, um zur Optimierung von Algorithmen beizutragen. 

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Ein Quantenchemiker beispielsweise, der einen Quantencomputer zur Beschleunigung seiner Forschung einsetzt, sollte nicht Tausende von Zeilen Low-Level-Variations-Quanten-Eigensolver (VQE)-Code schreiben müssen, der chemische Simulationen durchführt. Er oder sie sollte sich auf die Teile des Problems konzentrieren, die Fachwissen erfordern, wie die chemische Struktur von Verbindungen, die für die Synthese oder die Forschung optimiert werden. 

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VQE beinhaltet komplexe Quantenschaltungen und erfordert traditionell das Schreiben von Tausenden von Codezeilen zur Implementierung. Mit der Classiq-Schaltkreismodellierung wird dieser Prozess jedoch für einen breiteren Benutzerkreis zugänglich. Forscher können schnell optimierte Quantenschaltungen für VQE erzeugen und so den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Implementierung reduzieren. 

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Hier können wir die Atome, den Spin, die Ladung und die Zuordnungen hinzufügen und die Anzahl der Qubits auswählen, um die Struktur für den Quantencomputer zu erzeugen und die Energieniveaus zu finden. So können sich Chemieexperten auf ihr Fachwissen und die wissenschaftlichen Aspekte ihrer Forschung konzentrieren, anstatt sich mit der Entwicklung von Algorithmen von Grund auf zu verzetteln. Plug-and-Play ist angesagt! 

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Nachfolgend finden Sie zwei Optionen für Schaltungen zur Preisbildung für europäische Kaufoptionen. Die eine wurde für die Breite (Anzahl der Qubits in der Schaltung) und die andere für die Tiefe (Anzahl der Gatter in einer Reihe) optimiert.

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Im Visualizer sehen wir links eine Zusammenfassung der Schaltungsinformationen, darunter Tiefe, Breite und die Anzahl der Gatter, die zur Ausführung dieses Algorithmus erforderlich sind. Die unten mit nur einem Klick generierte Schaltung ist für die Tiefe optimiert, was viel Zeit für das manuelle Umschreiben des Codes auf Gatterebene spart. 

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Wir können jedoch noch besser werden. Wir haben zwar Parameter wie die Anzahl der Qubits hinzugefügt und dem Modell erlaubt, für die Tiefe oder Breite der Schaltung zu optimieren, aber diese Schaltung ist noch nicht für echte Hardware optimiert. Denken Sie daran, dass dies alles geändert werden kann, damit Sie verschiedene Optimierungen ausprobieren können!

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Hardware-Bewusstsein mit Vergleichstabellen

"Eine Karte ist nicht das Gebiet"

• Alfred Korzybski 

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Die erzeugte Schaltung ist nicht diejenige, die direkt auf der Quantenhardware implementiert wird. Ein High-Level-Quantenalgorithmus, der nicht von einer bestimmten Hardware abhängt, muss durch Synthese (Kompilierung) und Übersetzung (Transpilierung) in Befehle umgewandelt werden, die mit der jeweiligen Quantenhardware kompatibel sind - d. h. mit den Gattern (Drehungen), die sie akzeptiert, mit der Konsolidierung einer Reihe von Gattern zu einem einzigen gleichwertigen Gatter und mit Anpassungen wie dem Qubit-Routing.

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In Classiq können wir eine beliebige Hardware aus der Liste auswählen und ausführen, ohne unseren Code zu ändern.  

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Sie sagen also: "Okay, cool, aber selbst dann bin ich kein Hardware-Experte - welche sollte ich verwenden?

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Eine raffinierte neue Funktion, die eine Menge Zeit spart, sind die Hardware-Vergleichstabellen. Wählen Sie einfach die Hardware aus, die Sie untersuchen möchten, und klicken Sie auf "Hardware vergleichen".  

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Was dabei herauskommt, sind die tatsächlichen Ressourcenschätzungen für spezifische Hardware für diese Schaltung. Für dieses Beispiel sehen wir, dass IonQ QPU für die einfache VQE-Schaltung IBMs Guadalupe bei allen Parametern schlägt: Tiefe, Anzahl der Multi-Qubit-Gatter (die fehleranfälliger sind als Einzel-Qubit-Gatter und mehr Zeit benötigen) und Gesamtanzahl der Gatter. 

Ohne irgendetwas über die Hardware zu wissen (wussten Sie, dass die IonQ QPU ein Quantenprozessor mit gefangenen Ionen ist und IBM Guadelupe aus supraleitenden Qubits besteht? Jetzt wissen Sie es!), können wir uns denken, dass der IonQ-Prozessor besser geeignet ist, um Ihren Algorithmus auszuführen.

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Nun, Hardware-Vergleichstabellen enthalten nicht alles - sie enthalten weder die Ausführungszeit der Schaltung noch die Fehlerraten - aber es ist ein Anfang. Selbst dann, wenn Sie sich nicht sicher sind, können Sie Ihre Schaltung ohne zusätzlichen Aufwand auf beiden Quantenhardwaretypen ausführen und die Ergebnisse vergleichen.

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Es gibt keine Kodierung, keine Neuschreibung desselben Codes für verschiedene Plattformen und keine manuelle Optimierung. Auf diese Weise erreichen wir einen Quantenvorteil.  

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Anwendungsspezifische Schaltungen für eine tiefere Optimierung

Was wäre, wenn Sie Ihren eigenen Quantencomputer hätten? Unser Forscher erkennt, dass er oder sie die Karte der Schaltkreiskonnektivität nutzen kann, um dieselben Optimierungsschleifen für maßgeschneiderte Hardware zu verwenden.

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Während Quantencomputer derzeit noch in der Cloud angesiedelt sind, werden On-Premise-Lösungen wahrscheinlich zunehmen, so Hyperion Research: Snapshot of Quantum Computing Market (05/2021). On-Premise-Systeme erfüllen die Anforderungen vieler früher Anwender von Quantencomputer-Hardware, die den Schutz von Daten über proprietäre Dateneingaben und die Integration mit klassischem Computing für hybride Algorithmen erfordern. 

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Aber der Aufbau eines vollständigen Quantensoftwaresystems von Grund auf für lokale Systeme ist eine weitere Einstiegshürde.

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Die Circuit Connectivity Map (CCM) ermöglicht dem System ein Verständnis der Qubit-Konnektivität. Das heißt, die CCM visualisiert die Verbindungen zwischen Qubits und ermöglicht die Verwendung von Classiq für kundenspezifische Hardware.

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Die Plattform konzentriert sich nicht nur auf die Entwicklung von Algorithmen, sondern stellt auch sicher, dass die Hardware kontinuierlich mit den Änderungen verknüpft wird. Diese symbiotische Beziehung zwischen Software und Hardware ermöglicht es Quantensystemen, einen Quantenvorteil zu erreichen. Lesen Sie mehr über Co-Design im vorherigen Blog-Beitrag der Serie, The Key To Full Stack Quantum Computing.