Mitigação de erros

A mitigação de erros quânticos é um conjunto de técnicas que visa reduzir os efeitos dos erros em computadores quânticos.

Os dispositivos quânticos estão sujeitos a ruídos ambientais que degradam a qualidade dos cálculos realizados. Embora a computação quântica tolerante a falhas prometa uma solução para esse problema, os dispositivos quânticos atuais são limitados pelo número de qubits e taxas de erro relativamente altas. Para combater isso no curto prazo, os pesquisadores estão investigando métodos para melhorar a precisão da computação quântica ruidosa. Essa abordagem, conhecida como mitigação de erros quânticos, envolve o uso de várias técnicas para extrair o melhor sinal de dados de medição ruidosos.

Mitigação de erros em IonQ Aria

A mitigação de erros envolve a execução de vários circuitos físicos e a combinação de suas medições para obter um resultado aprimorado. O IonQ Aria dispositivo apresenta um método de mitigação de erros chamado debiasing.

O debiasing mapeia um circuito em várias variantes que atuam em diferentes permutações de qubits ou com diferentes decomposições de portas. Isso reduz o efeito de erros sistemáticos, como sobre-rotações de portas ou um único qubit defeituoso, usando diferentes implementações de um circuito que, de outra forma, poderiam distorcer os resultados da medição. Isso ocorre às custas de uma sobrecarga extra para calibrar vários qubits e portas.

Para obter mais informações sobre despolarização, consulte Aprimoramento do desempenho de computadores quânticos por meio de simetrização.

nota

Usar a eliminação de polarização requer um mínimo de 2500 disparos.

Você pode executar uma tarefa quântica com despolarização em um IoQ Aria dispositivo usando o seguinte código:

from braket.aws import AwsDevice
from braket.circuits import Circuit
from braket.error_mitigation import Debias

device = AwsDevice("arn:aws:braket:us-east-1::device/qpu/ionq/Aria-1")
circuit = Circuit().h(0).cnot(0, 1)

task = device.run(circuit, shots=2500, device_parameters={"errorMitigation": Debias()})

result = task.result()
print(result.measurement_counts)
>>> {"00": 1245, "01": 5, "10": 10 "11": 1240} # result from debiasing

Quando a tarefa quântica estiver concluída, você poderá ver as probabilidades de medição e qualquer tipo de resultado da tarefa quântica. As probabilidades de medição e as contagens de todas as variantes são agregadas em uma única distribuição. Todos os tipos de resultados especificados no circuito, como valores esperados, são calculados usando as contagens de medição agregadas.

Nitidez

Você também pode acessar as probabilidades de medição calculadas com uma estratégia de pós-processamento diferente chamada nitidez. A nitidez compara os resultados de cada variante e descarta fotos inconsistentes, favorecendo o resultado de medição mais provável entre as variantes. Para obter mais informações, consulte Aprimoramento do desempenho do computador quântico por meio da simetrização.

É importante ressaltar que a nitidez pressupõe que a forma da distribuição de saída seja esparsa, com poucos estados de alta probabilidade e muitos estados de probabilidade zero. Isso pode distorcer a distribuição de probabilidade se essa suposição não for válida.

Você pode acessar as probabilidades a partir de uma distribuição aprimorada no additional_metadata campo do SDK Braket GateModelTaskResult Python. Observe que a nitidez não retorna as contagens de medição, mas, em vez disso, retorna uma distribuição de probabilidade renormalizada. O trecho de código a seguir mostra como acessar a distribuição após a nitidez.

print(result.additional_metadata.ionqMetadata.sharpenedProbabilities)
>>> {"00": 0.51, "11": 0.549} # sharpened probabilities