[논문 리뷰] Evolution of Quantum Computing: A Systematic Survey on the Use of Quantum Computing Tools

Paramita Basak Upama, Md Jobair Hossain Faruk외 7명|arXiv (Cornell University)|2022. 04. 04.

Quantum Computing Algorithms and Architecture인용 수 9

한 줄 요약

이 체계적 종합 조사에서는 최근의 양자 계산 도구, 프레임워크, 플랫폼을 층, 功能, 응용 분야별로 분류하여 종합적으로 분석한다. Cirq, TensorFlow Quantum, ProjectQ와 같은 오픈소스 도구를 평가하고, 양자 소프트웨어 공학 분야의 핵심 과제를 밝히며, 이론적 양자 알고리즘에서 실세계 시스템에 구현하는 데로의 전환을 가속화하기 위한 향후 연구 방향을 제시한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 최근 몇 년 간 개발된 양자 계산 도구, 프레임워크, 플랫폼를 체계적으로 분류하고 분석하는 것.
• 실세계 구현을 저해하는 현재의 양자 소프트웨어 공학 관행에서의 격차와 과제를 밝히는 것.
• 현대의 양자 플랫폼의 층과 특성에 대한 체계적인 개요를 제공하는 것.
• 미발전 영역과 새로운 기회를 부각시켜 향후 연구를 이끌어내는 것.

제안 방법

• 2015년부터 2022년까지의 동료 심사 논문, 도구, 프레임워크와 관련된 체계적 문헌 조사 수행.
• 양자 계산 도구를 하드웨어 추상화, 양자 회로 설계, 시뮬레이션, 고수준 프로그래밍의 층으로 분류.
• Python 기반의 양자 프로그래밍에서의 문법, 통합, 사용성 기준으로 Cirq, TensorFlow Quantum, ProjectQ와 같은 오픈소스 도구 평가.
• 게이트 정밀도, 큐비트 수, 오류율과 같은 플랫폼 특성을 분석하여 실제 응용에 적합한 정도와 성숙도 평가.
• 오류 보정, 확장성, 도구 간 상호운용성과 같은 양자 소프트웨어 공학 분야의 반복적 과제 밝힘.
• 현재의 추세와 한계를 바탕으로 연구 격차와 향후 연구 방향에 대한 전망 분석 제공.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 현대의 양자 계산 도구와 프레임워크의 주요 카테고리와 功能는 무엇인가?
• RQ2 주요 오픈소스 양자 프로그래밍 도구들이 사용성, 통합, 성능 측면에서 어떻게 비교되는가?
• RQ3 실제 응용의 구현을 저해하는 주요 기술적 및 공학적 과제는 무엇인가?
• RQ4 개발 도구와 알고리즘 선택에 가장 크게 영향을 주는 양자 플랫폼의 특성은 무엇인가?
• RQ5 이론적 양자 알고리즘과 실세계 양자 계산 간 격차를 메우기 위해 가장 중요한 향후 연구 방향은 무엇인가?

주요 결과

• Cirq, TensorFlow Quantum, ProjectQ와 같은 다양한 양자 계산 도구와 프레임워크가 등장하여 직관적인 문법을 가진 Python 기반의 양자 프로그램 개발을 가능하게 하였다.
• 이 조사에서는 현재 도구들이 주로 회로 수준의 프로그래밍에 집중되어 있으며, 고수준 알고리즘 추상화와 종단 간 응용 개발 지원이 제한되어 있음을 밝혔다.
• 오류 보정, 큐비트 공명 유지, 하드웨어-소프트웨어 공동 설계 분야에 여전히 큰 과제가 존재하여 현재의 양자 플랫폼의 신뢰성과 확장성에 제약을 가한다.
• 도구와 플랫폼 간의 상호운용성이 제한되어 있어 이식성과 다양한 양자 하드웨어 스택에서의 보편적 채택에 장애를 유도하고 있다.
• 저자들은 기존 도구의 향상과 표준화된 인터페이스 개발이 양자 소프트웨어 공학 분야의 진전을 가속화하는 데 필수적일 것이라고 결론 내렸다.
• 향후 연구는 도구 통합, 자동 오류 보정, 실세계 응용을 위한 도메인 특화 양자 프로그래밍 추상화의 개발을 우선순위로 삼아야 한다.