L’encoding conta: una riformulazione efficiente in termini di qubit per l’instradamento resiliente in ambito quantistico

Abstract degli autori

I qubit sono potenti risorse computazionali, perché ogni qubit aggiuntivo raddoppia le dimensioni dello spazio degli stati accessibile. Questa potenza espressiva ha un costo: aggiungere qubit aumenta anche le dimensioni dei circuiti, i costi aggiuntivi legati ai vincoli e l’esposizione al rumore dell’hardware. Questi limiti sono particolarmente critici per i computer quantistici a breve termine, rendendo il numero di qubit necessari per formulare un problema una questione pratica centrale. In questo lavoro presentiamo un metodo per mappare in modo efficiente i problemi di logistica e instradamento sui qubit, riducendo l’encoding in base alla struttura del problema. Dimostriamo il metodo applicandolo a un problema benchmark di instradamento resiliente alla latenza in presenza di guasti a due collegamenti. Per questo benchmark, la formulazione ridotta diminuisce notevolmente sia il numero di qubit sia la complessità del circuito compilato, preservando al contempo il problema di ottimizzazione originale. Eseguendo il modello ridotto sullo stesso computer quantistico a ioni intrappolati usato per il benchmark, otteniamo un miglioramento di 100 volte nella probabilità di successo. Questo risultato mostra come una formulazione attenta del problema possa rendere l’hardware quantistico attuale notevolmente più efficace per l’ottimizzazione pratica.