Evaluating the Effect of the Order of Optimization Passes in Quantum Circuit Optimization

I computer quantistici promettono di risolvere problemi che richiederebbero alle macchine classiche migliaia di anni per essere decifrati, dalla progettazione di nuovi medicinali alla modellazione di complessi sistemi climatici. Tuttavia, queste macchine sono incredibilmente fragili. La minima perturbazione dall'ambiente può causare loro errori, un fenomeno noto come rumore. Per combattere questo, gli scienziati devono tradurre programmi informatici di alto livello in istruzioni che l'hardware quantistico specifico possa effettivamente comprendere. Questo processo di traduzione, chiamato compilazione, spesso aggiunge passaggi extra e rende il circuito — il percorso che l'informazione percorre — più lungo e complesso. Un circuito più lungo significa più tempo affinché gli errori si insinuino, quindi l'obiettivo è rendere questi circuiti il più brevi e semplici possibile prima di eseguirli. È qui che entra in gioco l'ottimizzazione: un insieme di regole progettate per eliminare i passaggi superflui e pulire il circuito.

Per anni, gli ingegneri hanno saputo che applicare queste regole di pulizia aiuta, ma hanno ampiamente assunto che l'ordine con cui le si applica non importasse molto. Si pensava che finché le regole venivano applicate, il risultato sarebbe stato approssimativamente lo stesso. Un nuovo studio mette in discussione questa ipotesi, rivelando che la sequenza di queste regole è in realtà critica. Proprio come uno chef potrebbe ottenere un risultato diverso tagliando le verdure prima di saltarle in padella rispetto al saltarle prima del taglio, i ricercatori hanno scoperto che l'ordine dei passaggi di ottimizzazione nei circuiti quantistici può cambiare drasticamente la qualità finale del programma.

I ricercatori, lavorando con il popolare software Qiskit utilizzato per programmare i computer quantistici, si sono posti l'obiettivo di testare questa idea in modo sistematico. Hanno selezionato sedici diverse tecniche di ottimizzazione, ciascuna progettata per correggere un tipo specifico di inefficienza. Alcune tecniche fondono piccoli passaggi in uno solo, altre annullano coppie di operazioni che si contraddicono, e altre ancora riordinano l'ordine dei passaggi per renderli più efficienti. Il team non si è limitato a osservare quanto bene funzionasse ciascuna tecnica singolarmente; ha testato ogni possibile coppia di queste sedici tecniche. Hanno fatto passare gli stessi circuiti quantistici attraverso il compilatore, applicando prima la tecnica A e poi la B, e poi applicando la B e poi la A. Hanno ripetuto questo processo per tutti i centoventi possibili accoppiamenti, misurando la lunghezza del circuito e il numero totale di passaggi in ogni risultato.

I risultati sono stati chiari e sorprendenti. In dodici casi su cento venti, l'ordine ha fatto una differenza significativa. In alcuni casi, una sequenza ha prodotto un circuito quasi la metà delle dimensioni dell'altra. Lo studio ha dimostato che certe tecniche creano una base migliore su cui altre possano lavorare. Ad esempio, rimuovere passaggi inutili all'inizio può rivelare nuovi schemi che una tecnica successiva può poi semplificare, ma se la tecnica successiva viene eseguita per prima, potrebbe perdere completamente tali schemi. I ricercatori hanno scoperto che il miglior ordine dipende fortemente dal tipo specifico di hardware quantistico a cui si punta, poiché diverse macchine parlano "linguaggi" diversi di operazioni di base. Ad esempio, una sequenza che funzionava meglio per un certo tipo di macchina potrebbe essere inefficace per un'altra.

Il team ha anche indagato se una scelta errata dell'ordine potesse essere corretta in seguito. Si sono chiesti se eseguire una tecnica una seconda volta potesse riparare una sequenza subottimale. Hanno scoperto che, in sette dei dodici casi in cui l'ordine era importante, riapplicare la prima tecnica migliorava effettivamente il risultato, rendendolo talvolta migliore della sequenza originariamente migliore. Tuttavia, questa non era una soluzione universale; in altri casi, ripetere i passaggi aggiungeva lavoro inutile senza migliorare il risultato. Ciò suggerisce che, sebbene un secondo passaggio possa talvolta salvare un inizio sbagliato, è molto meglio impostare l'ordine corretto fin dall'inizio per evitare di sprecare tempo e risorse.

Quando i ricercatori hanno esteso i loro test a sequenze di tre, quattro o cinque tecniche, hanno scoperto che le interazioni diventavano ancora più complesse. Il miglior ordine per una coppia di tecniche non era sempre valido quando veniva aggiunta una terza tecnica. A volte, una tecnica che era meglio posizionare all'inizio di un processo a due fasi doveva essere spostata al centro quando veniva introdotto un terzo passaggio. Ciò indica che la relazione tra queste regole non è solo una semplice catena di causa ed effetto, ma una rete di interazioni in cui la presenza di una regola cambia il modo in cui si comportano le altre.

In base alle loro scoperte, gli autori hanno proposto un nuovo ordine raccomandato per l'applicazione di queste regole di ottimizzazione. La loro sequenza suggerita inizia rimuovendo i gate che hanno quasi nessun effetto, poi riordina i passaggi rimanenti per consentire una maggiore semplificazione, seguita dal riconoscimento di schemi e dalla cancellazione di operazioni opposte. Questo ordine raccomandato differisce dalle impostazioni predefinite attualmente utilizzate nei compilatori quantistici standard. Quando hanno testato questo nuovo ordine contro quello standard, hanno scoperto che, in un ambiente controllato con solo passaggi di ottimizzazione, la differenza era minima. Tuttavia, quando è stato incluso l'intero processo di compilazione, il nuovo ordine ha performato leggermente meglio in molti casi, in particolare per quanto riguarda la riduzione del numero totale di passaggi.

Lo studio conclude che non esiste un unico ordine "perfetto" che funzioni per ogni situazione. La migliore sequenza dipende dal tipo specifico di circuito eseguito, dalle dimensioni di quel circuito e, soprattutto, dal set di gate nativi dell'hardware di destinazione. I ricercatori sottolineano che, sebbene il loro lavoro fornisca una solida base e un migliore punto di partenza predefinito, il percorso ottimale per qualsiasi programma quantistico è probabilmente unico. Il loro lavoro sposta l'attenzione dal semplice applicare un elenco fisso di regole alla comprensione delle relazioni dinamiche tra di esse, garantendo che i programmi quantistici siano il più efficienti e resistenti agli errori possibile prima ancora di toccare l'hardware.