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Uno studio sulle VQA adiabatiche testa il rilevamento dell’entanglement su tre qubit
Uno studio guidato dall’Università di Granada testa un addestramento ispirato all’approccio adiabatico per algoritmi quantistici variazionali che classificano stati entangled e separabili di tre qubit. Il riferimento a 25 qubit riguarda met
Quantum.world Team · Scritto con l’IA · verificato ·
Un articolo pubblicato il 29 ottobre descrive un test di addestramento ispirato all’approccio adiabatico per un algoritmo quantistico variazionale, o VQA, che classifica stati entangled e separabili. Il test riguarda sistemi di tre qubit, non il rilevamento su 25 qubit. Quest’ultima cifra compare nella discussione dell’articolo sui metodi precedenti che, secondo gli autori, possono gestire sistemi fino a 25 qubit ma richiedono un addestramento separato per ogni stato.
A cosa si riferisce la cifra di 25 qubit
Ernesto Acosta, Carlos Cano, Daniel Manzano e Guillermo Botella propongono di codificare l’addestramento della VQA come un problema di ottimizzazione binaria quadratica non vincolata, o QUBO. Il loro metodo discretizza lo spazio dei parametri del circuito, lo divide in regioni e affina la ricerca attorno ai candidati promettenti a livelli successivi. Il QUBO è progettato per un annealer quantistico adiabatico, che cercherebbe una soluzione a bassa energia al problema di ottimizzazione.
La cifra di 25 qubit è un dato di contesto, non la portata dimostrata del nuovo metodo. L’articolo cita precedenti tecniche VQA che usano una misura geometrica per distinguere gli stati entangled da quelli separabili su quella scala, individuando poi nell’addestramento ripetuto, stato per stato, un onere computazionale. Il nuovo studio esamina invece se l’ottimizzazione di tipo adiabatico possa addestrare un classificatore su un insieme di test definito e più piccolo.
Un insieme di test di 96 record, costruito a partire da stati di tre qubit
I ricercatori hanno generato 96 record suddivisi in quattro categorie: 48 stati separabili e 16 esempi per ciascuna delle categorie di stati entangled bipartiti, GHZ e W. Hanno confrontato la VQA addestrata con il metodo adiabatico con una VQA addestrata in modo convenzionale e con una rete neurale artificiale classica. Gli esperimenti riportati hanno utilizzato un server con 32 core CPU e 33,6 gigabyte di RAM; l’articolo non riporta una dimostrazione su hardware per il quantum annealing.
Il modello adiabatico ha raggiunto un’accuratezza media del 67% sui dati di addestramento e del 61% su quelli di validazione. La rete neurale artificiale ha ottenuto risultati migliori, con una media del 75% sull’addestramento e del 65% sulla validazione. Nei risultati del modello adiabatico relativi agli stati entangled, l’accuratezza è stata del 65% per gli stati bipartiti, del 60% per gli stati GHZ e del 55% per gli stati W.
L’accuratezza è preliminare; i tempi di esecuzione restano da misurare
Gli autori riferiscono che le prestazioni sono migliorate ai livelli successivi della ricerca gerarchica, ma segnalano anche un compromesso: la discretizzazione dello spazio dei parametri sacrifica la risoluzione e può non individuare un minimo globale. Secondo gli autori, i confronti dei tempi di esecuzione devono ancora essere valutati, quindi l’articolo non stabilisce che questo approccio consenta un addestramento più rapido rispetto alle alternative. Anche il termine di confronto basato sull’addestramento evolutivo rimane incompleto, perché ha superato la capacità dell’infrastruttura sperimentale del gruppo.
«Sebbene i confronti dei tempi di esecuzione debbano ancora essere valutati pienamente», scrivono Ernesto Acosta, Carlos Cano, Daniel Manzano e Guillermo Botella, «la traduzione dell’addestramento della VQA in un quadro adiabatico introduce diversi vantaggi, tra cui un numero fisso e potenzialmente ridotto di passaggi computazionali, indipendente dal volume dei dati, poiché il processo adiabatico esplora l’intero spazio degli stati in una sola esecuzione». Questi possibili vantaggi non costituiscono ancora un’accelerazione misurata. Il risultato di validazione riportato per il modello adiabatico è del 61% nel test su tre qubit.
Il prossimo test riguarda la scala e l’hardware
Gli autori sostengono che una VQA possa lavorare con dati quantistici senza richiedere una descrizione classica completa di ogni stato: una possibile strada verso la classificazione dell’entanglement senza una tomografia completa. I risultati attuali sono un test preliminare di questa idea, non una dimostrazione su 25 qubit. L’articolo auspica esperimenti più estesi, che includano il completamento del termine di confronto evolutivo; lascia inoltre aperta la questione dei confronti dei tempi di esecuzione.