[論文レビュー] Tangelo: An Open-source Python Package for End-to-end Chemistry Workflows on Quantum Computers

Valentin Senicourt, James M. Brown+11 more|arXiv (Cornell University)|Jun 24, 2022

Quantum Computing Algorithms and Architecture被引用数 4

ひとこと要約

Tangeloは、モジュール型でバックエンドに依存しないツールを提供することで、量子コンピュータ上でエンド・ツー・エンドの量子化学ワークフローを実現するオープンソースのPythonパッケージです。問題の分解、VQEなどの変分量子アルゴリズム、Qiskit、Cirq、Braketなどの複数の量子バックエンドとの統合をサポートしており、オープンシェル系や励起状態を含む分子系の実験において、リソース要件を顕著に低減し、迅速化を実現します。

ABSTRACT

Tangelo [link: https://github.com/goodchemistryco/Tangelo] is an open-source Python software package for the development of end-to-end chemistry workflows on quantum computers, released under Apache 2.0 license. It aims to support the design of successful experiments on quantum hardware, and to facilitate advances in quantum algorithm development. The software enables quick exploration of different approaches by assembling reusable building blocks and algorithms, with the flexibility to let users introduce their own. Tangelo is backend-agnostic and enables switching between various backends (Braket, Qiskit, Qulacs, Azure Quantum, QDK, Cirq...) with minimal changes in the code. The package can be used to explore quantum computing applications such as open-shell systems, excited states, or more industrially-relevant systems by leveraging problem decomposition at scale. This paper outlines the design choices, philosophy, and main features of Tangelo.

研究の動機と目的

• 近い将来の量子ハードウェア上で実用的でリソース効率の良い量子化学実験を設計する課題に対処すること。
• 再利用可能で合成可能な構成ブロックを提供することで、研究者が量子アルゴリズムを探索・比較しやすくなるように障壁を低減すること。
• 最小限のコード変更で、Qiskit、Cirq、Azure Quantumなどの複数の量子コンピューティングバックエンドとのシームレスな統合を可能にすること。
• 問題の分解（例：DMET）、変分アルゴリズム、測定最適化を含む高度なワークフローをサポートし、正確な結果を得ること。
• オープンソースの協働開発とモジュラーなソフトウェア設計を通じて、コミュニティ主導の開発と相互運用性を促進すること。

提案手法

• 分子入力、ハミルトニアン変換、量子回路構築のための再利用可能なコンponentsを備えたモジュラーなアーキテクチャを採用。
• フェルミオン演算子を用いて表現された第二量子化された分子ハミルトニアンを、フェルミオンからクビットへの写像（例：Jordan-Wigner、Bravyi-Kitaev）を用いてクビット演算子に変換。
• パラメータ化された量子回路とバックエンドに依存しない実行を統一インターフェースで提供する、変分量子固有状態計算（VQE）ワークフローをサポート。
• 結合、逆転、エンタングルメントのないサブシステムへの分割、並列実行用のスタックなど、回路操作を可能にする。
• Hartree-Fock計算と積分変換に用いるPySCFや、演算子の取り扱いに用いるOpenFermionといったサードパーティツールと統合。
• qubitハミルトニアンに含まれる実数係数項のみを特定することで、測定プロトコルの最適化を実現し、ショット数を削減し、精度を向上。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 近い将来の量子デバイス上で、qubit数とゲート数を最小限に抑えつつ、正確性を維持するエンド・ツー・エンドの量子化学ワークフローはどのように設計できるか？
• RQ2 大規模な分子系を、量子シミュレーションに適した小さな断片に効果的に分解する最良の方法は何か？
• RQ3 複数の量子コンピューティングバックエンド間で、最小限のコード変更で、回路設計を抽象化し、ポータブルにできるか？
• RQ4 事前処理および事後処理技術は、変分量子アルゴリズムにおける測定のオーバーヘッド低減と収束性向上にどのように寄与するか？
• RQ5 再利用可能で合成可能なソフトウェアコンponentsは、化学分野の新しい量子アルゴリズムの開発と比較をどのように加速できるか？

主な発見

• Tangeloは、最小限のボイラープレートコードでエンド・ツー・エンドの量子化学ワークフローを構築でき、複数のバックエンドで量子アルゴリズムの迅速なプロトタイピングを可能にする。
• DMETを用いた問題の分解を効果的にサポートし、H10のような大規模系において、個々の量子シミュレーションに適した断片に分離することで、リソース要件を削減した。
• 分割、スタック、変分ゲート制御といった回路操作機能により、リソース使用の最適化と並列実行戦略の実現が可能になった。
• バックエンドに依存しない設計により、Qiskit、Cirq、Braket、その他のフレームワーク間で、最小限のコード変更で切り替えが可能となり、ポータビリティと再現性が向上した。
• PySCFおよびOpenFermionとの統合により、正確な分子ハミルトニアンの生成と変換が可能となり、量子化学シミュレーションの堅牢な基盤が構築された。
• パラメータ化された回路を用いた変分量子アルゴリズム（例：VQE）をサポートし、測定された期待値からエネルギーを計算・分析するためのツールを提供。