[논문 리뷰] A comprehensive survey on quantum computer usage: How many qubits are employed for what purposes?

Tsubasa Ichikawa, Hideaki Hakoshima외 19명|arXiv (Cornell University)|2023. 07. 30.

Quantum Computing Algorithms and Architecture참고 문헌 47인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 quant-ph arXiv 섹션의 프리프린트를 바탕으로 한 양자 컴퓨터 사용에 대한 종합적 설문 조사로, 큐비트 수, 적용 분야, 제조사 사용 현황을 분석한다. 평균 큐비트 사용 수준은 약 6~10개 수준이지만, 양자 오류 수정 및 노이즈 완화 실험은 이보다 훨씬 더 많은 큐비트를 사용함으로써, 향후 NISQ 장치에서 더 깊이 있는 고장내성 프로토콜로의 전환 경향이 드러난다.

ABSTRACT

Quantum computers (QCs), which work based on the law of quantum mechanics, are expected to be faster than classical computers in several computational tasks such as prime factoring and simulation of quantum many-body systems. In the last decade, research and development of QCs have rapidly advanced. Now hundreds of physical qubits are at our disposal, and one can find several remarkable experiments actually outperforming the classical computer in a specific computational task. On the other hand, it is unclear what the typical usages of the QCs are. Here we conduct an extensive survey on the papers that are posted in the quant-ph section in arXiv and claim to have used QCs in their abstracts. To understand the current situation of the research and development of the QCs, we evaluated the descriptive statistics about the papers, including the number of qubits employed, QPU vendors, application domains and so on. Our survey shows that the annual number of publications is increasing, and the typical number of qubits employed is about six to ten, growing along with the increase in the quantum volume (QV). Most of the preprints are devoted to applications such as quantum machine learning, condensed matter physics, and quantum chemistry, while quantum error correction and quantum noise mitigation use more qubits than the other topics. These imply that the increase in QV is fundamentally relevant, and more experiments for quantum error correction, and noise mitigation using shallow circuits with more qubits will take place.

연구 동기 및 목표

• 학술 연구에서의 현재 양자 컴퓨터 사용 현황을 큐비트 수, 적용 분야, 제조사 선호도를 정량화하여 분석하기.
• 다양한 연구 주제 간에 양자 알고리즘 개발 및 하드웨어 활용 패턴의 추세를 규명하기.
• 양자 볼륨(QV)과 실제 실험에서 사용된 큐비트 수 사이의 상관관계 평가하기.
• NISQ 제약 조건에도 불구하고, 양자 오류 수정 및 노이즈 완화가 더 높은 큐비트 사용을 이끄는 역할을 하는지 분석하기.
• 제조사 및 비제조사 연구자들이 모두 관심을 보이고 있는 시스템 수준의 향상, 예를 들어 게이트 벤치마킹 및 양자 제어에 대한 관심 증가 평가하기.

제안 방법

• 논문 초록에서 실제로 양자 컴퓨터를 사용한다고 명시한 quant-ph arXiv 섹션의 프리프린트를 수집하고 분석하였다.
• 응용 분야, 큐비트 수, QPU 제조사, 연구 초점(예: 오류 수정, 머신러닝)에 따라 논문을 분류하였다.
• 중앙값과 평균 큐비트 수, 연간 출판 추세를 추적하기 위해 서술 통계를 계산하였다.
• 큐비트 사용과 양자 볼륨(QV) 간의 상관관계를 분석하여 하드웨어의 성숙도 및 확장성 추세 평가하였다.
• 고큐비트 실험(예: 30개 이상 큐비트)을 식별하고 분석하여 목적과 회로 깊이를 이해하였다.
• 제조사 기여도 및 시스템 수준 연구(예: 노이즈 특성 분석, 오류 완화)의 추세를 분석하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 현재 양자 컴퓨팅 연구에서 다양한 응용 분야에서 평균적으로 사용되는 큐비트 수는 얼마인가?
• RQ2 큐비트 수의 평균은 시간이 지남에 따라 어떻게 변화했으며, 양자 볼륨(QV)과의 상관관계는 어떠한가?
• RQ3 더 큰 큐비트 수를 사용하는 연구 주제는 무엇이며, 그 이유는 무엇인가?
• RQ4 제조사 및 비제조사 연구자가 양자 하드웨어 사용 패턴에서 어떻게 다름을 보이나?
• RQ5 큐비트 수와 관련하여 오류 수정 및 노이즈 완화와 같은 시스템 수준 연구에서 나타나는 추세는 무엇인가?

주요 결과

• 양자 컴퓨팅 연구에서 평균 큐비트 사용 수는 10.5개이며, 중앙값은 6개로, 양자 볼륨(QV) 증가와 함께 꾸준히 증가하는 추세를 보인다.
• 전체 프리프린트의 50퍼센트 이상이 양자 머신러닝, 응집물리, 양자 화학 등의 응용에 집중되어 있다.
• 양자 오류 수정 및 노이즈 완화 실험은 일반적인 목적의 응용에 비해 훨씬 더 많은 큐비트를 사용하며, 종종 30개를 초과한다.
• 양자 컴퓨터를 사용하는 논문 수는 꾸준히 증가했지만, 최근 2년간에는 정점에 도달한 것처럼 보인다.
• IBM QPU는 출판 수에서 지배적이나, Quantinuum의 점유율은 급격히 증가하고 있으며, Google는 다른 제조사보다 평균적으로 더 많은 큐비트를 사용하고 있다.
• 고큐비트 실험은 주로 양자 계산 우월성, many-body 시뮬레이션, 오류 수정을 위한 얕은 회로 구현으로 이루어져 있어, 고장내성 준비 상태로의 전략적 전환을 시사한다.