[論文レビュー] Evolution of Quantum Computing: A Systematic Survey on the Use of Quantum Computing Tools

Paramita Basak Upama, Md Jobair Hossain Faruk+7 more|arXiv (Cornell University)|Apr 4, 2022

Quantum Computing Algorithms and Architecture被引用数 9

ひとこと要約

本システマティックレビューでは、最近の量子コンピューティングツール、フレームワーク、プラットフォームの進展を統合的に要約し、層、機能、応用分野ごとに分類している。Cirq、TensorFlow Quantum、ProjectQといったオープンソースツールを評価し、量子ソフトウェア工学における主な課題を特定するとともに、理論的な量子アルゴリズムから実世界のシステムにおける実装への移行を加速するための今後の研究方向性を提示している。

ABSTRACT

Quantum Computing (QC) refers to an emerging paradigm that inherits and builds with the concepts and phenomena of Quantum Mechanic (QM) with the significant potential to unlock a remarkable opportunity to solve complex and computationally intractable problems that scientists could not tackle previously. In recent years, tremendous efforts and progress in QC mark a significant milestone in solving real-world problems much more efficiently than classical computing technology. While considerable progress is being made to move quantum computing in recent years, significant research efforts need to be devoted to move this domain from an idea to a working paradigm. In this paper, we conduct a systematic survey and categorize papers, tools, frameworks, platforms that facilitate quantum computing and analyze them from an application and Quantum Computing perspective. We present quantum Computing Layers, Characteristics of Quantum Computer platforms, Circuit Simulator, Open-source Tools Cirq, TensorFlow Quantum, ProjectQ that allow implementing quantum programs in Python using a powerful and intuitive syntax. Following that, we discuss the current essence, identify open challenges and provide future research direction. We conclude that scores of frameworks, tools and platforms are emerged in the past few years, improvement of currently available facilities would exploit the research activities in the quantum research community.

研究の動機と目的

• 最近数年間で開発された量子コンピューティングツール、フレームワーク、プラットフォームを体系的に分類・分析すること。
• 実世界への導入を妨げる現在の量子ソフトウェア工学の実践におけるギャップや課題を特定すること。
• 量子コンピューティングの層と現代の量子プラットフォームの特徴について、構造的な概要を提供すること。
• 未開発分野や新たな機会を浮き彫りにすることで、今後の研究を導くこと。

提案手法

• 2015年から2022年までの、量子コンピューティング関連の査読付き論文、ツール、フレームワークを対象としたシステマティックな文献レビューを実施した。
• 量子コンピューティングツールを、ハードウェア抽象化、量子回路設計、シミュレーション、ハイレベルプログラミングの4つの層に分類した。
• Pythonベースの量子プログラミングにおける構文、統合性、使いやすさを基準に、Cirq、TensorFlow Quantum、ProjectQといったオープンソースツールを評価した。
• ゲート忠実度、キュービット数、エラー率といったプラットフォームの特徴を分析し、実応用に適した成熟度と適合性を評価した。
• エラー低減、スケーラビリティ、ツール間相互運用性といった、量子ソフトウェア工学における繰り返し現れる課題を同定した。
• 現在のトレンドと制限をもとに、研究ギャップと今後の研究方向性についての予測的分析を提供した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 現代の量子コンピューティングツールおよびフレームワークの主なカテゴリと機能は何か？
• RQ2 主なオープンソース量子プログラミングツール（Cirq、TensorFlow Quantum、ProjectQ）は、使いやすさ、統合性、パフォーマンスの観点でどのように比較できるか？
• RQ3 量子アプリケーションの実用的導入を妨げる主な技術的・工学的課題は何か？
• RQ4 量子プラットフォームのどの特性が、開発ツールやアルゴリズムの選定に最も大きな影響を与えるか？
• RQ5 理論的な量子アルゴリズムと実世界の量子コンピューティングの間のギャップを埋めるために、今後最も重要となる研究分野は何か？

主な発見

• Cirq、TensorFlow Quantum、ProjectQを含む多様な量子コンピューティングツールやフレームワークが登場しており、直感的な構文を備えたPythonベースの量子プログラム開発を可能にしている。
• 本調査では、現在のツールが主に回路レベルのプログラミングに集中しており、ハイレベルなアルゴリズム抽象化やエンドツーエンドのアプリケーション開発に対する支援が限定的であると判明した。
• エラー低減、キュービットのコherency（コherency）、ハードウェア・ソフトウェア共同設計の分野に大きな課題が残っており、これが現在の量子プラットフォームの信頼性とスケーラビリティを制限している。
• ツールとプラットフォーム間の相互運用性が限定的であり、異なる量子ハードウェアスタック間での移植性や広範な採用を妨げる障壁となっている。
• 著者らは、既存ツールの強化と標準化インターフェースの開発が、量子ソフトウェア工学の進展を加速するために不可欠であると結論づけた。
• 今後の研究は、ツール統合、自動エラー補正、実世界の応用を想定した分野特化型の量子プログラミング抽象化の開発を優先すべきである。