Ottimizzare automaticamente i circuiti quantistici con agenti di intelligenza artificiale

Abstract degli autori

Compilare algoritmi quantistici per dispositivi reali comporta problemi di ottimizzazione difficili, che possono determinare se un algoritmo sia eseguibile su larga scala. Presentiamo un metodo generale per risolverli con agenti di intelligenza artificiale, certificando ogni risultato. Il metodo si basa su cicli di autoresearch, nei quali gli agenti migliorano iterativamente i programmi rispetto a un valutatore fisso e che di recente hanno permesso di migliorare i circuiti di crittoanalisi quantistica. A questo approccio aggiungiamo due elementi: un verificatore esatto, mantenuto immutato, certifica ogni risultato; inoltre, il verificatore e il problema costruito intorno a esso sono realizzati da un agente che formula il problema insieme a un ricercatore e convalida il verificatore confrontandolo con un caso già risolto, soluzioni deliberatamente errate e risultati pubblicati, prima che esista una soluzione. Il metodo si applica a qualsiasi problema di ottimizzazione le cui soluzioni possano essere verificate in modo esatto ed efficiente. Lo applichiamo a tre problemi di compilazione nella simulazione quantistica: la codifica da fermioni a qubit, la disposizione dell’Hamiltoniana e la sintesi di operatori unitari. In ciascun caso, gli agenti hanno ottenuto miglioramenti sostanziali rispetto a costruzioni pubblicate o standard, riducendo fino al 73% il costo oggetto dell’ottimizzazione per le dimensioni maggiori tra quelle testate e superando un ottimizzatore allo stato dell’arte per le codifiche da fermioni a qubit. Ogni proposta presentata è un programma accompagnato dalle note dell’agente che l’ha prodotta: le idee alla base di ciascun miglioramento sono così registrate in una forma leggibile dalle persone. Gli agenti successivi hanno sviluppato queste idee, che descriviamo qui. Questi risultati aprono la strada alla scoperta automatizzata e certificata nella progettazione dei circuiti quantistici e oltre.