Een inleiding tot resourceschatting

In kwantumcomputing is resourceschatting het proces dat wordt gebruikt om het aantal qubits, kwantumpoorten, verwerkingstijd en andere resources te bepalen die nodig zijn om een kwantumprogramma uit te voeren, uitgaande van (of als parameters) specifieke hardwarekenmerken.

Met de Azure Quantum Resource Estimator kunt u inzicht krijgen in de resources die nodig zijn om een bepaald algoritme uit te voeren. Door de Resource Estimator op te nemen in uw ontwikkelwerkstroom en uw kwantumprogramma continu te evalueren, kunt u begrijpen hoe wijzigingen in de implementatie van het programma van invloed zijn op het resourceverbruik.

Waarom is resourceschatting belangrijk bij de ontwikkeling van kwantumcomputing?

Hoewel kwantumcomputers beloven belangrijke wetenschappelijke en commerciële problemen op te lossen, zijn voor het bereiken van commerciële levensvatbaarheid grootschalige, fouttolerante kwantumcomputers vereist met zowel een groot aantal qubits in superpositie als fysieke foutpercentages onder een bepaalde drempelwaarde. Commerciële en wetenschappelijke levensvatbaarheid vereist ook kwantumfoutcorrectieschema's (QEC) om fouttolerantie te bereiken. QEC is zowel tijds- als ruimteintensief en vereist een langere uitvoeringstijd voor bewerkingen op algoritme- of logisch niveau, evenals extra fysieke qubits voor het opslaan en berekenen van informatie.

Met behulp van de Resource Estimator kunt u inzicht in de impact van architectuurontwerpkeuzes en kwantumfoutcorrectieschema's. De Resource Estimator helpt u te begrijpen hoeveel qubits er nodig zijn om een toepassing uit te voeren, hoe lang het duurt om uit te voeren en welke qubittechnologieën het meest geschikt zijn om een specifiek probleem op te lossen. Als u deze vereisten begrijpt, kunt u kwantumoplossingen voorbereiden en verfijnen voor gebruik op toekomstige, geschaalde kwantummachines.

De Azure Quantum Resource Estimator

De Resource Estimator is speciaal ontworpen voor post-NISQ, fouttolerante kwantumsystemen en stelt u in staat om beslissingen over de architectuur te beoordelen, qubittechnologieën te vergelijken en de resources te bepalen die nodig zijn om een bepaald kwantumalgoritme uit te voeren. Het hulpprogramma biedt het aantal fysieke qubits, de kloktijd van de wand en de vereiste rekenresources voor elk ingediend programma, evenals details van de formules en waarden die voor elke schatting worden gebruikt. U kunt beginnen met bekende vooraf gedefinieerde qubitparameterinstellingen en QEC-schema's (Quantum Error Correction). Er zijn ook geavanceerdere opties beschikbaar, zodat u instellingen kunt configureren voor een breed scala aan machinekenmerken, zoals bewerkingsfoutpercentages, bewerkingssnelheden en foutcorrectieschema's en drempelwaarden.

De Resource Estimator is gebouwd op basis van door de community ondersteunde Quantum Intermediate Representation (QIR), dus het is uitbreidbaar en draagbaar. Omdat er een QIR-programma als invoer wordt gebruikt, ondersteunt het elke taal die wordt vertaald naar QIR. U kunt bijvoorbeeld de Resource Estimator gebruiken met populaire kwantum-SDK's en talen zoals Q# en Qiskit.

De Resource Estimator is gratis en vereist alleen een Azure-account.

Zie Uw eerste resourceschatting uitvoeren of verkennen met behulp van de Resource Estimator met verschillende SDK's en IDE's om aan de slag te gaan.

Resource-schatting van praktische kwantumtoepassingen

Om praktisch kwantumvoordeel te bereiken, hebben kwantumcomputers een onderliggende qubittechnologie nodig die op schaal is:

• Controleerbaar: kwantumfoutcorrectie vereist een betrouwbare controle van meer dan een miljoen goed verbonden qubits, met parallelle bewerkingen die in minder dan één deel van de duizend mislukken.
• Snel: Als u een praktische runtime van één maand of minder wilt bereiken, met targetongeveer één miljoen fysieke qubits, moeten bewerkingen binnen een microseconde worden uitgevoerd.
• Klein: schalen naar een miljoen en meer qubits beperkt de grootte van de qubit tot tientallen micron in diameter.

De Resource Estimator is gebruikt voor het analyseren van de vereiste resources van drie toepassingen met potentieel praktisch kwantumvoordeel, met behulp van qubitparameters die relevant zijn voor prominente qubittechnologieën. Zie De vereisten voor schalen naar praktisch kwantumvoordeel evalueren voor meer informatie.

Kwantumdynamiek

Een van de toepassingen van kwantumalgoritmen met wetenschappelijke en commerciële interesse is de efficiënte simulatie van kwantumsystemen zoals complexe moleculen en chemische reacties, waarbij vaak kwantuminteracties van veel lichamen worden gebruikt. De simulatietijd van de dynamiek van kwantumsystemen wordt exponentieel geschaald met klassieke algoritmen, maar heeft een polynomiale schaal voor kwantumalgoritmen.

De vroegste toepassing van wetenschappelijk belang is het simuleren van de dynamiek van ongeveer honderd kwantum spins in een kwantum magneet. Met behulp van de Resource Estimator heeft het Microsoft Quantum-onderzoeksteam een schatting gemaakt van de resources die nodig zijn om de kwantumspin van een eenvoudige kwantum magneet te simuleren, het zogenaamde tweedimensionale model voor het transversale veld ising.

U vindt het voorbeeld van kwantumdynamica in de voorbeeldnotebooks voor resourceschatting of voer het uit in het voorbeeld van de notebookgalerie van uw Azure Quantum-werkruimte.

Kwantumchemie

Als we de mogelijkheid krijgen om complexe, gecorreleerde kwantummechanische systemen nauwkeurig te simuleren, kunnen we doorbraken realiseren op uiteenlopende gebieden zoals koolstofopname, voedselonzekerheid en het ontwerpen van betere brandstoffen en materialen om een groenere toekomst mogelijk te maken.

In de context van klimaatverandering en het broeikaseffect is het vinden van een efficiënte katalysator voor koolstoffixatie een belangrijk probleem geworden. Koolstoffixatie is een natuurlijk proces waarbij koolstofdioxide wordt omgezet in waardevolle chemicaliën voor het opslaan van energie. Het meest bekende voorbeeld van koolstoffixatie is fotosynthese: omzetting van koolstofdioxide in glucose in planten.

Het onderzoeksteam van Microsoft Quantum heeft een nieuw kwantumalgoritmen ontwikkeld om katalytische processen te simuleren. Ze richtten zich op een bekend katalytisch proces, gebaseerd op de overgang metaal ruthenium, om koolstofdioxide om te zetten in methanol. Met behulp van de Resource Estimator schatten ze de resources die nodig zijn om de activeringsenergie van een ruthenium-gebaseerde katalysator te analyseren voor koolstoffixatie.

U vindt een voorbeeld van kwantumchemie in de zelfstudie De resources van een probleem met kwantumchemie schatten of voer het voorbeeld uit in de notebookgalerie van uw Azure Quantum-werkruimte. Dit voorbeeld vertegenwoordigt de eerste stap in het kwantumchemietraject, zodat we gedetailleerder kunnen begrijpen welke rekenresources nodig zijn om bepaalde kwantummechanische systemen te simuleren.

Factoring van grote getallen

Omdat veel van de huidige klassieke cryptografische schema's zijn gebaseerd op de moeilijkheid van het factoren van grote getallen, is het schatten van de resources die nodig zijn om het factoringalgoritme van Shor uit te voeren belangrijk voor het beoordelen van de kwetsbaarheid van huidige cryptografische schema's. Uitgaande van de snelste kwantumhardwarebewerkingen die tot nu toe zijn voorgesteld, zou het factoren van een geheel getal van 2048 bits met behulp van het algoritme van Shor ongeveer 20 minuten duren op 25.000 perfecte, geruisloze qubits. Qubits zijn echter luidruchtig en moeten foutcorrectie hebben om lange berekeningen mogelijk te maken. In het artikel Requirements to scale to practical quantum advantage (Vereisten evalueren om te schalen naar praktisch kwantumvoordeel) heeft het microsoft quantum-onderzoeksteam een schatting gemaakt van de resources die nodig zijn om een 2048-bits getal te factoriseren met behulp van de resource-estimator.

U vindt het voorbeeld van het factoren van grote getallen in de voorbeeldnotebooks voor resourceschatting of voer het uit in het voorbeeld van de notebookgalerie van uw Azure Quantum-werkruimte.