ขอแนะนำโมดูล Qiskit Chemistry ใหม่และกรอบการไล่ระดับสีสำหรับคอมพิวเตอร์ควอนตัมระดับถัดไป

ขอแนะนำโมดูล Qiskit Chemistry ใหม่และกรอบการไล่ระดับสีสำหรับคอมพิวเตอร์ควอนตัมระดับถัดไป

เครดิตฟรี

วันนี้ เรารู้สึกตื่นเต้นที่จะประกาศการยกเครื่องโมดูล Qiskit Chemistry ใหม่ทั้งหมด รวมถึงเฟรมเวิร์ก Qiskit Gradients ใหม่ ซึ่งมีไว้สำหรับนักพัฒนาแอปพลิเคชันควอนตัมและผู้เชี่ยวชาญด้านโดเมนที่มีความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับการคำนวณควอนตัม การปรับปรุงเหล่านี้แสดงถึงขั้นตอนสำคัญสู่การคำนวณควอนตัมแบบไม่มีแรงเสียดทาน ซึ่งนักพัฒนาสามารถเขียนแอปพลิเคชันที่ได้รับประโยชน์จากคอมพิวเตอร์ควอนตัมโดยไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับความซับซ้อนของฮาร์ดแวร์

สล็อต

ทีมงานได้ออกแบบโมดูล Qiskit Chemistry ใหม่ให้เป็นแบบแยกส่วนและขยายได้ ในขณะที่มีแอปพลิเคชันระดับสูงที่ทำให้การเขียนโปรแกรมง่ายขึ้นสำหรับทุกคนที่สนใจในการคำนวณควอนตัม โมดูลนี้ประกอบด้วยอัลกอริธึมสำหรับการคำนวณโครงสร้างทางอิเล็กทรอนิกส์และการสั่นสะเทือนของโมเลกุล รวมทั้งอัลกอริธึมพื้นฐานเพื่อใช้เป็นส่วนประกอบสำคัญสำหรับการใช้งานในระดับที่สูงขึ้น เมื่อเร็วๆ นี้ เราได้ร่วมมือกับนักวิทยาศาสตร์ของ ExxonMobil เพื่อคำนวณสิ่งที่สังเกตได้ทางอุณหพลศาสตร์สำหรับโมเลกุลไฮโดรเจนบนตัวประมวลผลควอนตัม ibmq_valencia โดยใช้ Qiskit
“การพัฒนาโมดูล Qiskit Chemistry ใหม่นั้นทั้งน่าตื่นเต้นและสำคัญมาก จะช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ที่มีการสัมผัสฮาร์ดแวร์ควอนตัมจำกัดสามารถเริ่มจำลองปัญหาทางเคมีที่น่าสนใจและเกี่ยวข้องได้อย่างรวดเร็ว โมดูลใหม่นี้อาจมีความสำคัญเช่นกัน จะช่วยให้นักวิทยาศาสตร์คิด ‘ในเชิงควอนตัม’ เมื่อแก้ไขปัญหาที่ท้าทายที่สุดของเรา” Laurent White หัวหน้าส่วนแผนกฟิสิกส์เชิงคำนวณ บริษัท ExxonMobil Research and Engineering กล่าว
อัลกอริธึมควอนตัมระยะใกล้จำนวนมาก ซึ่งรวมถึงอัลกอริธึมที่มีอยู่ในโมดูล Qiskit Chemistry เป็นแบบผันแปร กล่าวคือ ใช้การปรับให้เหมาะสมแบบคลาสสิกเพื่อค้นหาชุดของพารามิเตอร์ที่ลดฟังก์ชันเป้าหมายบางฟังก์ชันที่ประเมินโดยใช้คอมพิวเตอร์ควอนตัม อัลกอริธึมประเภทนี้อาศัยการเพิ่มประสิทธิภาพที่มีประสิทธิภาพและแข็งแกร่งเพื่อรองรับวัตถุประสงค์ในปัญหาเชิงผสมหรือการเรียนรู้ของเครื่องควอนตัม และในกรณีเคมีควอนตัม วัตถุประสงค์คือพลังงาน
ในขณะเดียวกัน กรอบงาน Qiskit Gradients ใหม่จะให้วิธีอัตโนมัติในการคำนวณการไล่ระดับสีเชิงวิเคราะห์ โดยพื้นฐานแล้ว วงจรจะเปลี่ยนแปลงอย่างไรเมื่ออัลกอริทึมแบบแปรผันทำงาน เช่นเดียวกับฟังก์ชันของการไล่ระดับสีสำหรับคลาสปัญหาต่างๆ นี่คือความสำเร็จโดยการสร้างโดยอัตโนมัติผู้ประกอบการที่จำเป็นต้องใช้ในการประมาณการอนุพันธ์วงจรและรวมนี้กับคลาสสิกความแตกต่างโดยอัตโนมัติ กรอบงานการไล่ระดับสีไม่เพียงแต่สนับสนุนการประมาณค่าของการไล่ระดับสีลำดับแรก แต่ยังรวมถึงเมทริกซ์ข้อมูลของ Hessian และ Quantum Fisher สิ่งนี้เป็นการปูทางไปสู่อัลกอริธึมขั้นสูง เช่นQuantum Natural Gradients , Variational Quantum Imaginary / Real Time Evolutionและแปรผันกิ๊บส์เตรียมการรัฐ กรอบงานการไล่ระดับสีถูกรวมเข้ากับอัลกอริธึมหลักของ Qiskit ทำให้ง่ายต่อการใช้ประโยชน์จากแอปพลิเคชันที่มีอยู่ นอกจากนี้ จะทำหน้าที่เป็นส่วนประกอบสำคัญสำหรับโมดูลแอปพลิเคชันในอนาคต เช่น การเรียนรู้ของเครื่องควอนตัม
โมดูลเคมี Qiskit
การจำลองระบบควอนตัมบนคอมพิวเตอร์แบบคลาสสิกเป็นหนึ่งในความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่สุดสำหรับชุมชนควอนตัมฟิสิกส์และเคมีควอนตัมในช่วงสองสามทศวรรษที่ผ่านมา ในทางคลาสสิก เราต้องใช้การประมาณเพื่อจำลองระบบที่ใหญ่ขึ้นเนื่องจากความซับซ้อนโดยธรรมชาติ แต่คอมพิวเตอร์ควอนตัมสามารถจับภาพรายละเอียดที่ซับซ้อนของระบบควอนตัม เช่น โมเลกุล ทำให้อุปกรณ์เหล่านี้น่าสนใจในด้านความแม่นยำและความเร็วที่เพิ่มขึ้น การคำนวณด้วยควอนตัมให้ความเป็นไปได้ในการจำลองปัญหาอย่างมีประสิทธิภาพ เช่น โครงสร้างอิเล็กทรอนิกส์ของระบบโมเลกุล ด้วยศักยภาพที่จะช่วยให้เราค้นพบปฏิกิริยาเคมีใหม่หรือวัสดุใหม่ ในที่นี้ เราขอแนะนำโมดูล Qiskit Chemistry ใหม่ ซึ่งมีการสรุปไว้ในรูปต่อไปนี้ ซึ่งเป็นขั้นตอนหนึ่งในการควบคุมพลังของคอมพิวเตอร์ควอนตัมสำหรับการใช้งานในเคมีควอนตัมและฟิสิกส์
เมื่อแก้ปัญหาเคมีควอนตัมด้วยคอมพิวเตอร์ควอนตัม เรามักจะต้องคำนวณปริมาณคลาสสิกเพิ่มเติมก่อน ตัวอย่างเช่น ก่อนที่เราจะสามารถใช้เทคนิคควอนตัมเพื่อคำนวณคุณสมบัติสถานะพื้นของโมเลกุล เช่น พลังงานหรือโมเมนต์ไดโพล เราต้องคำนวณอินทิกรัลอิเล็กตรอนหนึ่งและสองแบบคลาสสิก ขั้นตอนก่อนการประมวลผลนี้สามารถทำได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยใช้คอมพิวเตอร์คลาสสิก และพร้อมใช้งานผ่านเครื่องมือซอฟต์แวร์แบบคลาสสิกมากมาย เพื่อให้แน่ใจว่าจะทำงานได้ดีกับเครื่องมือดังกล่าว โมดูล Qiskit Chemistry จึงมีกรอบการทำงานที่สอดคล้องกัน เรียกว่า Drivers เพื่อกำหนดโครงสร้างอิเล็กทรอนิกส์หรือโครงสร้างแบบสั่นปัญหาตามคุณสมบัติของโมเลกุล เช่น เรขาคณิต ประจุ และสปิน ด้วยวิธีนี้ ผู้ใช้สามารถระบุระบบเคมี เช่น โมเลกุล และคำนวณคุณสมบัติคลาสสิกที่จำเป็นโดยอัตโนมัติเพื่อสร้าง Fermionic หรือ Bosonic Hamiltonian ที่สอดคล้องกัน เพื่อให้แน่ใจว่า Hamiltonian ของปัญหาใดๆ สามารถแสดงเป็น Qubit Operator ได้ การเปิดตัว Qiskit นี้จึงแนะนำอินเทอร์เฟซสำหรับการแปลงรูปแบบ Qubit สำหรับการทำแผนที่ปัญหา fermionic และ bosonic ตัวอย่างเช่น ในกรณีของ fermionic การทำแผนที่จากตัวดำเนินการ Hamiltonian ไปยัง qubit สามารถทำได้โดยใช้การแมปที่แตกต่างกัน เช่น Bravyi-Kitaev, Jordan Wigner หรือการจับคู่แบบพาริตี เมื่อปัญหาถูกแมปเป็นรูปแบบที่เราสามารถประเมินบนฮาร์ดแวร์ควอนตัม โมดูลเคมีสามารถทำให้ผู้ปฏิบัติงานง่ายขึ้นด้วยรูปแบบการลดสมมาตรที่แตกต่างกัน
Ground State Solver

สล็อตออนไลน์

โครงสร้างอัลกอริธึมพื้นฐานของโมดูลเคมีคือGround State Solverกล่าวคือ ความสามารถในการประมาณสถานะพื้นสำหรับปัญหาที่กำหนด เรามีการใช้งานหลายอย่าง เช่น Groundstate Eigensolver ซึ่งในขั้นแรกจะจัดการการแปลจากอินสแตนซ์ปัญหา (กำหนดเป็นไดรเวอร์) เป็น Qubit Hamiltonian จากนั้นเรียกโปรแกรม Eigensolver ขั้นต่ำ เช่น Variational Quantum Eigensolver (VQE) และสุดท้ายแปลผลลัพธ์ กลับไปเป็นผลลัพธ์โครงสร้างอิเล็กทรอนิกส์หรือการสั่นสะเทือนขึ้นอยู่กับการเปลี่ยนแปลงที่จัดให้ Qiskit Chemistry นำเสนอวงจรแปรผันที่กำหนดไว้ล่วงหน้าที่แตกต่างกัน เช่น คลัสเตอร์ Unitary Coupled Cluster ที่มี Single and Double Excitations (UCCSD) แต่อัลกอริธึมยังเข้ากันได้กับวงจรควอนตัมที่เป็นพารามิเตอร์ทั่วไป และสามารถใช้ประโยชน์จาก Circuit Library ของ Qiskit ได้ ไกลออกไป,
ตื่นเต้นอเมริกา Solver
นอกเหนือจากการประมาณสถานะภาคพื้นดินแล้ว สิ่งสำคัญคือต้องสามารถคำนวณสถานะที่ตื่นเต้นและพลังงานที่เกี่ยวข้องได้ ในขอบเขตนี้ Qiskit Chemistry เสนอExcited States Solversเช่นการคำนวณตาม Eigensolver ทั่วไปที่สามารถใช้กับ eigensolvers ทั่วไปรวมถึงอัลกอริธึม Quantum Equation of Motion (QEOM) QEOM ใช้ Ground State Solver และใช้ประโยชน์จากผลลัพธ์ร่วมกับตัวดำเนินการกระตุ้นเสริมเพื่อประเมินสับเปลี่ยนที่เกี่ยวข้องและคำนวณพลังงานของรัฐที่ตื่นเต้น อีกครั้ง ตามการเปลี่ยนแปลงที่มีให้ Excited States Solvers สามารถใช้สำหรับโครงสร้างอิเล็กทรอนิกส์และการคำนวณโครงสร้างแบบสั่น
BOPES Sampler
Ground State และ Excited States Solvers อนุญาตให้ผู้ใช้ประเมินคุณสมบัติของโมเลกุลที่กำหนด อย่างไรก็ตาม สำหรับการใช้งานจำนวนมาก สิ่งสำคัญคือต้องดูว่าคุณสมบัติเปลี่ยนแปลงไปอย่างไร เช่น การเปลี่ยนแปลงทางเรขาคณิตของโมเลกุล หรือโดยการเปลี่ยนแปลงพารามิเตอร์อินพุตอื่นๆ ด้วยการเปิดตัวนี้ Qiskit Chemistry สนับสนุนวัตถุโมเลกุลทั่วไปที่ช่วยให้เกิดการรบกวนขององศาอิสระที่แตกต่างกัน (เช่น ระยะห่างระหว่างอะตอม การดัดงอของโมเลกุล เป็นต้น) สิ่งนี้ถูกนำไปใช้ในเครื่องเก็บตัวอย่างพื้นผิวพลังงานศักยภาพที่เกิด-ออพเพนไฮเมอร์ (BOPES)เพื่อคัดกรองรูปทรงต่างๆ และประมาณ BOPES เพื่อเพิ่มความเร็วในการคำนวณ เครื่องเก็บตัวอย่างยังสนับสนุนการบูตสแตรปหรือการอนุมานโดยใช้การคำนวณก่อนหน้านี้ BOPES Sampler สามารถใช้ Ground State Solver ที่ผู้ใช้จัดเตรียมเพื่อประเมิน BOPES การเข้าถึง BOPES ช่วยให้สามารถประยุกต์ใช้เพิ่มเติมได้ เช่น การปรับฟังก์ชันการวิเคราะห์ให้เหมาะสมกับพื้นผิวของพลังงานที่อาจเกิดขึ้น และในท้ายที่สุด การคำนวณพลังงานสั่นสะเทือนและฟังก์ชันการแบ่ง นี้ได้รับการพิสูจน์ในการทำงานที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้โดยเอ็กซอนโมบิลและ IBM ควอนตัมและเรายังมีการสอนการจัดแสดงมัน ข้อมูลโค้ดต่อไปนี้สรุปวิธีการตั้งค่า BOPES Sampler โดยใช้ VQE และสร้างโปรไฟล์การแยกตัวของโมเลกุลไฮโดรเจน

jumboslot

กรอบการไล่ระดับสี Qiskit
อัลกอริธึมควอนตัมในระยะสั้นส่วนใหญ่รวมถึงการเพิ่มประสิทธิภาพพารามิเตอร์แบบคลาสสิก เช่น เพื่อลดพลังงาน ต้นทุน หรือฟังก์ชันการสูญเสีย ดังนั้นจึงเป็นสิ่งสำคัญที่จะทำให้การเพิ่มประสิทธิภาพนี้มีประสิทธิภาพและทรงพลังที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ ด้วยเหตุนี้เราแนะนำกรอบ Qiskit การไล่ระดับสี ซึ่งรวมเทคนิคการสร้างความแตกต่างอัตโนมัติแบบคลาสสิกและแบบควอนตัมโดยอัตโนมัติเพื่อสร้างวงจรควอนตัมและตรรกะแบบคลาสสิกที่จำเป็นในการประมาณการเกรเดียนต์ของการวิเคราะห์โดยอัตโนมัติ ภาพรวมของส่วนประกอบใหม่ที่นำมาใช้ในกรอบงาน Qiskit Gradients
สำหรับแอปพลิเคชันการปรับให้เหมาะสมแบบแปรผันบางอย่าง เราสนใจที่จะปรับแต่งไม่เพียงแต่วงจรควอนตัมแบบกำหนดพารามิเตอร์เท่านั้น แต่ยังรวมถึงการกำหนดพารามิเตอร์แฮมิลตันด้วย นี้จะมีประโยชน์เมื่อการเพิ่มประสิทธิภาพโปรแกรมจำนวนเต็มผสมเช่นเดียวกับการค้นหาผ่านการกำหนดค่าโมเลกุล แน่นอน กรอบงานการไล่ระดับสียังใช้ได้กับการตั้งค่าเหล่านี้ด้วยการรวมการสร้างความแตกต่างอัตโนมัติแบบคลาสสิกเข้ากับการสร้างการไล่ระดับของวงจรโดยอัตโนมัติ จึงสามารถประเมินอนุพันธ์ของปัญหาได้
วงจรไล่โทนสี
หลายวิธีในการประเมินการไล่ระดับของวงจรได้รับการสนับสนุนโดยกรอบงานการไล่ระดับสีของ Qiskit: การเลื่อนพารามิเตอร์ การรวมกันเชิงเส้นของหน่วยเดียว และความแตกต่างแบบจำกัด การไล่ระดับการเลื่อนพารามิเตอร์ช่วยให้สามารถใช้วงจรที่เป็นพารามิเตอร์ซ้ำได้ตามที่กำหนดและต้องการเพียงการปรับพารามิเตอร์บางอย่างเท่านั้น อย่างไรก็ตาม เนื่องจากการไล่ระดับของการเปลี่ยนพารามิเตอร์จำเป็นต้องมีการประเมินวงจรสองครั้งต่ออนุพันธ์ ความแปรปรวนของตัวประมาณจึงเพิ่มขึ้น ในทางตรงกันข้ามวิธีการรวมเชิงเส้นบรรลุความแปรปรวนที่ต่ำกว่า แต่ต้องมีการแนะนำ qubit การทำงานเพิ่มเติมและการสกัดกั้นประตูควบคุม ดังนั้นทั้งสองประเภทจึงมีข้อดีและข้อเสียและจำเป็นต้องเลือกตามบริบท สุดท้าย ความแตกต่างจำกัดเป็นวิธีการเชิงตัวเลขแบบตรงไปตรงมาซึ่งโดยทั่วไปแล้วใช้ได้ แต่ในทางตรงกันข้ามกับสองวิธีแรกจะประมาณการไล่ระดับสีเท่านั้น และอาจส่งผลให้ประสิทธิภาพแย่ลงได้
ประเภทปัญหาที่รองรับ
ในอัลกอริธึมควอนตัมระยะใกล้จำนวนมาก รูทีนย่อยทั่วไปเกี่ยวข้องกับการลดค่าที่คาดหวังของกลไกควอนตัมบางตัวที่สังเกตได้ให้เหลือน้อยที่สุด สิ่งที่สังเกตได้เหล่านี้มักจะสอดคล้องกับพลังงาน ต้นทุน หรือฟังก์ชันการสูญเสีย และเกิดขึ้นในบริบทที่หลากหลาย เช่น เคมีควอนตัม ฟิสิกส์ การเพิ่มประสิทธิภาพแบบผสมผสาน และการเรียนรู้ของเครื่อง ดังนั้น การประเมินการไล่ระดับสีเมื่อประมาณการสิ่งที่สังเกตได้จึงเป็นวิธีพื้นฐานที่มีแรงจูงใจที่ดี ซึ่งขณะนี้ Qiskit สนับสนุนโดยตรงแล้ว อย่างไรก็ตาม สำหรับฟังก์ชันการสูญเสียที่ซับซ้อนมากขึ้น เราอาจต้องการการประเมินการไล่ระดับความน่าจะเป็นกล่าวคือ ความลาดเอียงของความน่าจะเป็นของการสุ่มตัวอย่างสำหรับเกณฑ์การวัดเฉพาะ โชคดีที่ยังรองรับการประเมินการไล่ระดับความน่าจะเป็นและสามารถใช้เพื่อประเมินการไล่ระดับของฟังก์ชันการสูญเสียระดับทั่วไป เช่น ความน่าจะเป็นของบันทึก ข้อมูลโค้ดเคมีที่แสดงด้านบนใช้ประโยชน์จากการไล่ระดับสีภายใน VQE และแสดงให้เห็นว่าสามารถผสานรวมเข้ากับเวิร์กโฟลว์ที่มีอยู่ได้อย่างราบรื่นเพียงใด
อนุพันธ์อันดับสูงกว่าและตัวชี้วัด
กรอบการไล่ระดับสีของ Qiskit ยังสนับสนุนการประเมินเมทริกซ์เฮสเซียน เช่น อนุพันธ์อันดับสองแบบคู่ สามารถใช้ Hessian เพื่อกำหนดแผนการเพิ่มประสิทธิภาพลำดับที่สูงกว่าได้ อย่างไรก็ตาม สิ่งนี้ทำให้ต้องคำนวณวงจรเพิ่มเติมในการวนซ้ำแต่ละครั้ง ผลกระทบของการใช้เมทริกซ์ Hessian โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีเสียงรบกวนเป็นคำถามการวิจัยแบบเปิดซึ่งต้องมีการตรวจสอบเพิ่มเติม
[NPC5]นอกจากอนุพันธ์อันดับที่หนึ่งและสองแล้ว กรอบงานการไล่ระดับสียังช่วยให้คำนวณเมทริกซ์ข้อมูลควอนตัมฟิชเชอร์ (QFI) โดยอัตโนมัติ QFI เป็นเมตริกซ์เมตริกซ์ซึ่งสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกว่าวงจรควอนตัมสามารถแสดงฟังก์ชันได้ดีเพียงใด นอกจากนี้ยังเป็นที่น่าสนใจโดยเฉพาะอย่างยิ่งที่จะสามารถช่วยในการปรับปรุงภูมิทัศน์การเพิ่มประสิทธิภาพโดยการทำแผนที่การไล่ระดับสีในพื้นที่คุณลักษณะที่คำนึงถึงรูปทรงเรขาคณิตข้อมูลของปัญหาคือโดยใช้ควอนตัมธรรมชาติไล่ระดับสี เราอนุญาตให้สามการประเมินผลที่แตกต่างกันของ QFI: First, QFI เต็มรูปแบบผ่านทางวิธีการรวมกันเชิงเส้น ประการที่สอง QFI บล็อกแนวทแยงผ่านวิธีการทับซ้อนโดยที่บล็อกถูกกำหนดโดยชั้นหนึ่งของเกทที่เป็นพารามิเตอร์ในวงจรแปรผัน และสุดท้าย เส้นทแยงมุมของ QFI อีกครั้งโดยวิธีการคาบเกี่ยวกัน แม้ว่าการรวมเชิงเส้นของวิธี unitaries จะแม่นยำ แต่การประมาณการทับซ้อนไม่จำเป็นต้องใช้ qubits ที่ใช้งานได้หรือการสกัดกั้นประตูควบคุม และอาจพบว่ามีการใช้ขึ้นอยู่กับบริบท นอกจากนี้ยังมีการไล่โทนสีธรรมชาติควอนตัมการคำนวณอัตโนมัติ Qiskit ของ QFI เทนเซอร์ตัวชี้วัดที่ช่วยให้การใช้งานที่มีความซับซ้อนเช่นแปรผันควอนตัมในจินตนาการ / Real Time วิวัฒนาการ , กิ๊บส์เตรียมการของรัฐหรือแปรผันควอนตัม Boltzmann เครื่อง