Abstracts-QSP

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CUAOA: Ein neues CUDA-beschleunigtes Simulationsframework für den Quantum Approximate Optimization Algorithmus

CUAOA: Ein neues CUDA-beschleunigtes Simulationsframework für den Quantum Approximate Optimization Algorithmus

Abstract:

Der Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) ist ein bekannter Quantenalgorithmus, der entwickelt wurde, um Näherungslösungen für kombinatorische Optimierungsprobleme zu finden. In der heutigen Zeit, in der Quanten-Hardware durch Rauschen und begrenzte Verfügbarkeit von Qubits eingeschränkt ist, bleibt die Simulation von QAOA für die Forschung unerlässlich. Bestehenden Simulations-Frameworks auf dem neuesten Stand der Technik weisen lange Ausführungszeiten auf oder es mangelt ihnen an umfassender Funktionalität, Benutzerfreundlichkeit und Vielseitigkeit, sodass die Anwendenden häufig wesentliche Funktionen selbst implementieren müssen. Darüber hinaus sind diese Frameworks auf Python beschränkt, was ihren Einsatz in sichereren und schnelleren Sprachen wie Rust beschränkt, welche unter anderem fortgeschrittene Parallelisierungsmöglichkeiten bieten. In dieser Masterarbeit wird die Entwicklung eines neuen GPU-beschleunigten QAOA-Simulationsframeworks vorgestellt, welches das NVIDIA CUDA-Toolkit nutzt.

Dieses Framework bietet eine vollständige Schnittstelle für QAOA-Simulationen, die die Berechnung von (exakten) Erwartungswerten, den direkten Zugriff auf den Zustandsvektor, schnelles Sampling und hochleistungsfähige Optimierungsmethoden unter Verwendung der effizientesten bekannten Methode für die Gradientenberechnungstechnik ermöglicht. Das hier vorgestellte Framework ist für die Verwendung in Python und Rust konzipiert und bietet so Flexibilität für die Integration in eine Vielzahl von Anwendungen, einschließlich solcher, die schnelle Algorithmusimplementierungen erfordern und den QAOA als Kern nutzen. Ein solcher Algorithmus, insbesondere QAOA^2 , ein Divide-and-Conquer-Algorithmus, wird mit dem neuen QAOA-Simulationsframework implementiert, um dessen Verwendung in einer möglicherweise parallisierten Anwendung zu zeigen. Die Leistung des neuen QAOA-Simulations-Frameworks wird mit Hilfe verschiedener Zufallsgraphen für das MaxCut problem rigoros getestet und mit den aktuellen State-of-the-Art-Quantenschaltungs-Simulations-Frameworks und einem spezialisierten Simulator für den QAOA verglichen. Die Auswertung zeigt, dass der entwickelte Simulator die aktuellen State-of-the-Art-Simulatoren in der Laufzeit mit einer Beschleunigung von bis zu mehreren Größenordnungen übertreffen kann. Darüber hinaus werden die Fähigkeiten des Frameworks im Rahmen des Divide-and-Conquer-Algorithmus evaluiert, der den QAOA als Kernstück verwendet. Diese Implementierung übertrifft die Referenzimplementierung unter Verwendung der aktuellsten Simulatoren für eine große Probleminstanz deutlich.

Autor/in:

Jonas Felix Blenninger

Betreuer:

Claudia Linnhoff-Popien, Jonas Stein, Maximilian Zorn

Studentische Abschlussarbeit | Veröffentlicht September 2024 | Copyright © QAR-Lab
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Eine Reinforcement Learning Umgebung für zielgerichtete Quantenschaltkreis-Synthese

Eine Reinforcement Learning Umgebung für zielgerichtete Quantenschaltkreis-Synthese

Abstract:

Angesichts des steigenden Interesses an Quantencomputing-Technologien, gewinnen Themen wie das gezielte Design von Quantenschaltenkreisen einschließlich der zuverlässigen Erzeugung von Quantenzuständen zunehmend an Bedeutung. Bekannte Ansätze für diese Probleme erfordern häufig ein großes Maß an Know-How und manueller Berechnung. Dies wird insbesondere bei Zunahme der Qubit- und Gatter-Anzahl der behandelten Schaltkreise für die Erstellung der jeweiligen Quantenzustände problematisch. Aufgrund der rasch anwachsenden Menge an Kombinationsmöglichkeiten von Gattern auf Qubits bietet sich ein Machine-Learning-basierter Ansatz für die Bewältigung dieser Aufgabe an. Die folgende Arbeit beinhaltet die Bereitstellung einer Reinforcement Learning Umgebung zum Training von Agenten für das Quantenschaltkreis-Design zur Erzeugung von Quantenzuständen. Somit soll den trainierten Agenten die Fähigkeit vermittelt werden, bei Vorgabe eines beliebigen Quantenzustands einen entsprechenden Quantenschaltkreis für dessen Erzeugung zu erstellen. Dabei werden lediglich die im Clifford+T Quantengatter Set enthaltenen Gatter zur Schaltkreis-Synthese verwendet. Anhand der eingeführten Umgebung wird das Quantenschaltkreis-Design Problem bezüglich der benötigten Tiefe der rekonstruierten Quantenschaltkreise in Abhängigkeit zu den gewählten Zielzustands- Parametern erforscht. Die hierbei untersuchten Parameter inkludieren die jeweiligen zur Zielzustands-Initialisierung verwendeten Qubitanzahlen und Schaltkreistiefen. Zur Durchführung von Benchmarking-Versuchen von Reinforcement Learning Algorithmen auf das Problem wird zusätzlich eine Testumgebung mit unterschiedlichen Schwierigkeitsgraden inklusive einer Sammlung von Testzuständen formuliert. Diskrete Ergebnisse der Arbeit beinhalten unter anderem die Erzeugung von PPO-basierten Agenten, welche eine bessere Leistung im Vergleich zur verwendeten Random-Baseline zeigen. Weiterhin wird durch Anwendung der trainierten Agenten auf die Benchmarking-Versuche das zielgerichtete Design von minimalen Quantenschaltkreisen zur Erzeugung einer Auswahl an 2-qubit Bell States gezeigt.

Autor/in:

Tom Schubert

Betreuer:

Claudia Linnhoff-Popien, Michael Kölle, Philipp Altmann

Studentische Abschlussarbeit | Veröffentlicht November 2023 | Copyright © QAR-Lab
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Anomaly Detection using Quantum Circuit Born Machines

Anomaly Detection using Quantum Circuit Born Machines

Abstract:

Die Erkennung von Anomalien ist eine wichtige Komponente in verschiedenen Bereichen, z. B. im Finanzwesen, in der medizinischen Diagnose und bei der Betrugserkennung. Da die Datensätze immer komplexer und größer werden, stoßen herkömmliche Computer an die Grenzen ihrer Verarbeitungsleistung. Im Gegensatz dazu bieten Quantencomputer dank der physikalischen Eigenschaften ihrer Qubits, wie Verschränkung und Überlagerung, vielversprechende Lösungen. Die Entwicklung des maschinellen Lernens auf der Basis von Quantencomputern, insbesondere von Quantenschaltkreisen (Quantum Circuit Born Machines, QCBMs), wird als vielversprechender Ansatz zur Bewältigung solch komplexer Probleme vorgestellt. QCBMs sind parametrisierte Quantenschaltungen, die trainiert werden können, um Stichproben aus einer Zielverteilung zu erzeugen. Ziel dieser Arbeit ist es, diese Fähigkeit zur Erkennung von Anomalien zu nutzen, deren Verteilung sich von der normaler Datenpunkte unterscheidet. Die Wirksamkeit von QCBMs für die Erkennung von Anomalien wird anhand eines Datensatzes untersucht, der mit der make_blobs-Methode aus dem Scikit-learn-Paket in Python generiert wurde und bei dem einige Ausreißer deutlich von den Clustern unterschieden werden können. Seine Leistung wird mit einem Autoencoder-Modell anhand der ROC-Kurve und des Matthews-Korrelationskoeffizienten (MCC) verglichen. Diese Metriken werden verwendet, um die Fähigkeit der Modelle zur Erkennung von Anomalien und zur Vermeidung falsch positiver Ergebnisse zu bewerten. Die Ergebnisse zeigen, dass QCBMs den Autoencoder übertreffen, wenn sie mit einem kleineren Datensatz trainiert werden, was darauf hindeutet, dass QCBMs effektiver im Umgang mit Daten sind und die zugrunde liegende Verteilung effizienter lernen können als der Autoencoder. Beide Modelle können jedoch die Verteilung lernen, wenn sie mit dem gesamten Datensatz trainiert werden.

Autor/in:

Ahmad Almohamad Alissa

Betreuer:

Jonas Stein, Danielle Schumann, Claudia Linnhoff-Popien

Studentische Abschlussarbeit | Veröffentlicht April 2023 | Copyright © QAR-Lab
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Efficient Quantum Circuit Architecture for Coined Quantum Walks on many Bipartite Graphs

Efficient Quantum Circuit Architecture for Coined Quantum Walks on many Bipartite Graphs

Abstract:

Quantum-Walks, ein Quantenanalogon der klassischen Random-Walks, haben sich als leistungsfähiges Paradigma für Quantenberechnungen und -simulationen erwiesen. Während klassische Random Walks auf stochastischen Prozessen beruhen, um Systeme zu erforschen, nutzen Quantenwalks die einzigartigen Eigenschaften der Quantenmechanik, um diese Aufgaben effizienter zu erfüllen. Insbesondere zeitdiskrete Quantenwanderungen (DTQWs) wurden ausgiebig für ihre Anwendungen in der Graphentheorie untersucht, wie z. B. Graphenisomorphismus, Graphenkonnektivität und graphbasierte Suchprobleme. Trotz ihres Potenzials bleibt die Implementierung von DTQWs auf zeitnahen Quantengeräten eine Herausforderung. Während sich frühere Arbeiten auf die Implementierung von Quantenschaltkreisen für DTQWs mit einheitlichen Münzoperatoren konzentrierten, ist die Implementierung von inhomogenen Münzsätzen eine komplexe Aufgabe, die neue Ansätze erfordert. In dieser Arbeit wird eine effiziente Quantenschaltungsarchitektur zur Implementierung von DTQWs mit inhomogenen, positionsabhängigen Münzsätzen auf einer großen Teilmenge von bipartiten Graphen vorgestellt. Es wird ein neuartiges Kantenbeschriftungsschema, Gray Code Directed Edges encoding, eingeführt, das die Vorteile des Gray Codes für die Positionskodierung und die bipartite Struktur des zugrundeliegenden Graphen nutzt, um die Komplexität der Quantenschaltungen zu minimieren, die die Münz- und Verschiebeoperatoren darstellen. Diese Optimierung führt zu weniger Gatteroperationen, wodurch die Auswirkungen von Rauschen und Fehlern in zukünftigen Quantengeräten reduziert werden. Es wird ein Beschriftungsschema für verschiedene Graphentopologien entwickelt, darunter Zyklusgraphen, verkettete Zylindergraphen und quadratische Gittergraphen, die besonders für Anwendungen des Verstärkungslernens relevant sind. Diese Erkenntnisse bieten eine neue Perspektive auf die Implementierung von geprägten Quantenspaziergängen und bilden die Grundlage für zukünftige Forschungen zu Quantenspaziergängen mit inhomogenen Münzmengen.

Autor/in:

Viktoryia Patapovich

Betreuer:

Jonas Stein, Michael Kölle, Maximilian-Balthasar Mansky, Claudia Linnhoff-Popien

Studentische Abschlussarbeit | Veröffentlicht Juli 2023 | Copyright © QAR-Lab
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