Qibolab: un sistema operativo quantistico ibrido open source

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Stavros Efthymiou¹, Álvaro Orgaz-Fuertes¹, Rodolfo Carobene^2,3,1, Juan Cereijo^1,4, Andrea Pasquale^1,5,6, Sergi Ramos-Calderer^1,4, Simone Bordoni^1,7,8, David Fuentes-Ruiz¹, Alessandro Candido^5,6,9, Edoardo Pedicillo^1,5,6, Matteo Robbiati^5,9, Yuanzheng Paul Tan¹⁰, Jadwiga Wilkens¹, Ingo Roth¹, Josè Ignacio Latorre^1,11,4, e Stefano Carrazza^9,5,6,1

¹Centro di ricerca quantistica, Istituto di innovazione tecnologica, Abu Dhabi, Emirati Arabi Uniti.
²Dipartimento di Fisica, Università di Milano-Bicocca, I-20126 Milano, Italia.
³INFN – Sezione di Milano Bicocca, I-20126 Milano, Italia.
⁴Departament de Física Quàntica i Astrofísica e Institut de Ciències del Cosmos (ICCUB), Universitat de Barcelona, Barcellona, Spagna.
⁵TIF Lab, Dipartimento di Fisica, Università degli Studi di Milano, Italia
⁶INFN, Sezione di Milano, I-20133 Milano, Italia.
⁷Istituto Nazionale di Fisica Nucleare (INFN), Sezione di Roma, Roma, Italia
⁸Università La Sapienza di Roma, dip. di Fisica, Roma, Italia
⁹CERN, Dipartimento di Fisica Teorica, CH-1211 Ginevra 23, Svizzera.
¹⁰Divisione di fisica e fisica applicata, Scuola di scienze fisiche e matematiche, Nanyang Technological University, 21 Nanyang Link, Singapore 637371, Singapore.
¹¹Centro per le tecnologie quantistiche, Università Nazionale di Singapore, Singapore.

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Astratto

Presentiamo $texttt{Qibolab}$, una libreria software open source per il controllo dell'hardware quantistico integrata con il framework middleware di calcolo quantistico $texttt{Qibo}$. $texttt{Qibolab}$ fornisce il livello software necessario per eseguire automaticamente algoritmi basati su circuiti su piattaforme hardware quantistiche self-hosted personalizzate. Introduciamo una serie di oggetti progettati per fornire accesso programmatico al controllo quantistico attraverso driver orientati agli impulsi per strumenti, transpiler e algoritmi di ottimizzazione. $texttt{Qibolab}$ consente a sperimentali e sviluppatori di delegare tutti gli aspetti complessi dell'implementazione hardware alla libreria in modo che possano standardizzare l'implementazione di algoritmi di calcolo quantistico in modo estensibile e indipendente dall'hardware, utilizzando qubit superconduttori come prima tecnologia quantistica ufficialmente supportata. Per prima cosa descriviamo lo stato di tutti i componenti della libreria, quindi mostriamo esempi di configurazione di controllo per piattaforme di qubit superconduttori. Infine, presentiamo i risultati di applicazioni di successo relative ad algoritmi basati su circuiti.

Immagine in primo piano: ecosistema software Qibo.

Riepilogo popolare

Presentiamo Qibolab, una libreria software open source per il controllo dell'hardware quantistico integrata con Qibo, un sistema operativo quantistico ibrido. Qibolab fornisce il livello software necessario per eseguire automaticamente algoritmi basati su circuiti su piattaforme hardware quantistiche self-hosted personalizzate. Questo software consente agli sperimentali e agli sviluppatori di software quantistico di delegare tutti gli aspetti complessi dell'implementazione dell'hardware alla libreria in modo da poter standardizzare l'implementazione degli algoritmi di calcolo quantistico in modo estensibile e indipendente dall'hardware.

► dati BibTeX

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Citato da

[1] Jorge J. Martínez de Lejarza, Leandro Cieri, Michele Grossi, Sofia Vallecorsa e Germán Rodrigo, "Integrazione del loop Feynman su un computer quantistico", arXiv: 2401.03023, (2024).

[2] Chunyang Ding, Martin Di Federico, Michael Hatridge, Andrew Houck, Sebastien Leger, Jeronimo Martinez, Connie Miao, David I. Schuster, Leandro Stefanazzi, Chris Stoughton, Sara Sussman, Ken Treptow, Sho Uemura, Neal Wilcer, Helin Zhang , Chao Zhou e Gustavo Cancelo, "Progressi sperimentali con il QICK (Quantum Instrumentation Control Kit) per l'hardware quantistico superconduttore", arXiv: 2311.17171, (2023).

[3] Alessandro D'Elia, Boulos Alfakes, Anas Alkhazaleh, Leonardo Banchi, Matteo Beretta, Stefano Carrazza, Fabio Chiarello, Daniele Di Gioacchino, Andrea Giachero, Felix Henrich, Alex Stephane Piedjou Komnang, Carlo Ligi, Giovanni Maccarrone, Massimo Macucci, Emanuele Palumbo, Andrea Pasquale, Luca Piersanti, Florent Ravaux, Alessio Rettaroli, Matteo Robbiati, Simone Tocci e Claudio Gatti, “Caratterizzazione di un Qubit Transmon in una cavità 3D per l'apprendimento automatico quantistico e il conteggio dei fotoni”, arXiv: 2402.04322, (2024).

[4] Steve Abel, Juan Carlos Criado e Michael Spannowsky, "Addestramento di reti neurali con il calcolo quantistico adiabatico universale", arXiv: 2308.13028, (2023).

[5] Matteo Robbiati, Alejandro Sopena, Andrea Papaluca e Stefano Carrazza, "Mitigazione degli errori in tempo reale per l'ottimizzazione variazionale su hardware quantistico", arXiv: 2311.05680, (2023).

[6] Edoardo Pedicillo, Andrea Pasquale e Stefano Carrazza, “Benchmarking di modelli di machine learning per la classificazione degli stati quantistici”, arXiv: 2309.07679, (2023).

Le citazioni sopra sono di ANNUNCI SAO / NASA (ultimo aggiornamento riuscito 2024-02-16 02:12:31). L'elenco potrebbe essere incompleto poiché non tutti gli editori forniscono dati di citazione adeguati e completi.

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Fonte: https://quantum-journal.org/papers/q-2024-02-12-1247/

Timestamp: 12 Febbraio 2024

Timestamp: Gennaio 10, 2024

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