QESEM: Qiskit Function od Qedmy

Viz referenci API

Poznámka

Qiskit Functions jsou experimentální funkce dostupné pouze uživatelům plánů IBM Quantum® Premium Plan, Flex Plan a On-Prem (prostřednictvím IBM Quantum Platform API). Jsou ve stavu preview verze a mohou se měnit.

Přehled

Přestože se kvantové procesory (QPU) v posledních letech výrazně zlepšily, chyby způsobené hlukem a nedokonalostmi stávajícího hardwaru zůstávají klíčovou výzvou pro vývojáře kvantových algoritmů. Jak se obor přibližuje kvantovým výpočtům v měřítku užitečnosti, které nelze klasicky ověřit, stávají se řešení pro eliminaci šumu se zaručenou přesností čím dál důležitějšími. K překonání této výzvy vyvinula Qedma metodu Quantum Error Mitigation (QESEM), která je bezešvě integrována na IBM Quantum Platform jako Qiskit Function.

S QESEM můžeš spouštět své kvantové obvody na hlučných QPU a získávat vysoce přesné výsledky bez chyb s vysoce efektivní spotřebou QPU času, blízkou fundamentálním limitům. QESEM k tomu využívá sadu proprietárních metod vyvinutých Qedmou pro charakterizaci a redukci chyb. Techniky redukce chyb zahrnují optimalizaci Gate, transpilaci s ohledem na šum, potlačení chyb (ES) a nestrannou mitigaci chyb (EM). Díky kombinaci těchto metod založených na charakterizaci mohou uživatelé dosáhnout spolehlivých výsledků bez chyb pro obecné kvantové obvody s velkým objemem, čímž se odemykají aplikace, které by jinak nebylo možné realizovat.

Úplný popis základních komponent i demonstraci v měřítku užitečnosti najdeš v článku Reliable high-accuracy error mitigation for utility-scale quantum circuits.

Popis

Funkci QESEM od Qedmy můžeš použít ke snadnému odhadování a spouštění svých obvodů s potlačením a mitigací chyb, čímž dosáhneš větších objemů obvodů a vyšší přesnosti. Pro použití QESEM zadáš kvantový Circuit, sadu pozorovatelných veličin k měření, cílovou statistickou přesnost pro každou pozorovatelnou veličinu a zvolený QPU. Před spuštěním obvodu na cílovou přesnost můžeš odhadnout požadovaný čas QPU na základě analytického výpočtu, který nevyžaduje spuštění obvodu. Jakmile jsi spokojený s odhadem času QPU, můžeš Circuit spustit s QESEM.

Při spuštění obvodu provede QESEM protokol charakterizace zařízení přizpůsobený tvému obvodu, čímž vznikne spolehlivý šumový model pro chyby vyskytující se v obvodu. Na základě charakterizace QESEM nejprve implementuje transpilaci s ohledem na šum, která mapuje vstupní Circuit na sadu fyzických Qubitů a Gate, čímž minimalizuje šum ovlivňující cílovou pozorovatelnou veličinu. Patří sem nativně dostupné Gate (CX/CZ na zařízeních IBM®) i další Gate optimalizované QESEM, tvořící rozšířenou sadu Gate systému QESEM. Poté QESEM spustí na QPU sadu ES a EM obvodů založených na charakterizaci a shromáždí výsledky měření. Ty jsou následně klasicky post-procesovány a poskytují nestrannou střední hodnotu a chybové pásmo pro každou pozorovatelnou veličinu odpovídající požadované přesnosti.

QESEM prokázal schopnost poskytovat vysoce přesné výsledky pro různé kvantové aplikace a pro největší objemy obvodů dosažitelné dnes. QESEM nabízí následující funkce pro uživatele, demonstrované v části s benchmarky níže:

• Zaručená přesnost: QESEM poskytuje nestranné odhady středních hodnot pozorovatelných veličin. Jeho metoda EM je vybavena teoretickými zárukami, které – společně s nejmodernější charakterizací Qedmy – zajišťují, že mitigace konverguje k výstupu bezchybného obvodu s přesností specifikovanou uživatelem. Na rozdíl od mnoha heuristických metod EM, které jsou náchylné k systematickým chybám nebo zkreslení, je zaručená přesnost QESEM nezbytná pro zajištění spolehlivých výsledků u obecných kvantových obvodů a pozorovatelných veličin.
• Škálovatelnost na velké QPU: Čas QPU systému QESEM závisí na objemech obvodů, ale jinak je nezávislý na počtu Qubitů. Qedma demonstrovala QESEM na největších kvantových zařízeních dostupných dnes, včetně IBM Quantum 127-qubitového Eagle a 133-qubitového Heron zařízení.
• Nezávislost na aplikaci: QESEM byl demonstrován na různých aplikacích, včetně Hamiltonovy simulace, VQE, QAOA a amplitudového odhadování. Uživatelé mohou zadat libovolný kvantový Circuit a pozorovatelnou veličinu k měření a získat přesné výsledky bez chyb. Jediná omezení jsou dána hardwarovými specifikacemi a přiděleným časem QPU, které určují přístupné objemy obvodů a přesnosti výstupu. Naproti tomu mnohá řešení pro redukci chyb jsou specifická pro konkrétní aplikaci nebo zahrnují nekontrolované heuristiky, čímž jsou nepoužitelná pro obecné kvantové obvody a aplikace.
• Rozšířená sada Gate: QESEM podporuje Gate s frakčními úhly a poskytuje Qedmou optimalizované frakčně-úhlové $Rzz(\theta)$ Gate na zařízeních IBM Quantum Heron a Eagle. Tato rozšířená sada Gate umožňuje efektivnější kompilaci a odemyká objemy obvodů větší až o faktor 2 ve srovnání s výchozí kompilací CX/CZ.
• Multibase pozorovatelné veličiny: QESEM podporuje vstupní pozorovatelné veličiny složené z mnoha nekomutujících Pauliho řetězců, jako jsou obecné Hamiltonovy operátory. Výběr měřicích bází a optimalizace alokace QPU zdrojů (snímky a obvody) je pak prováděna automaticky systémem QESEM tak, aby minimalizovala požadovaný čas QPU pro požadovanou přesnost. Tato optimalizace, která bere v úvahu věrnosti hardwaru a rychlosti spouštění, ti umožňuje spouštět hlubší obvody a dosahovat vyšší přesnosti.

Benchmarky

QESEM byl testován na široké škále případů použití a aplikací. Následující příklady ti pomohou posoudit, jaké typy pracovních zátěží lze s QESEM spouštět.

Klíčovým ukazatelem pro kvantifikaci náročnosti jak mitigace chyb, tak klasické simulace pro daný Circuit a pozorovatelnou veličinu je aktivní objem: počet CNOT Gate ovlivňujících pozorovatelnou veličinu v obvodu. Aktivní objem závisí na hloubce a šířce obvodu, na váze pozorovatelné veličiny a na struktuře obvodu, která určuje světelný kužel pozorovatelné veličiny. Podrobnosti najdeš v přednášce z IBM Quantum Summit 2024. QESEM poskytuje zvláště velkou hodnotu v režimu vysokého objemu, kde dává spolehlivé výsledky pro obecné obvody a pozorovatelné veličiny.

Aplikace	Počet Qubitů	Zařízení	Popis obvodu	Přesnost	Celkový čas	Využití Runtime
VQE Circuit	8	Eagle (r3)	21 celkových vrstev, 9 měřicích bází, 1D řetězec	98 %	35 min	14 min
Kicked Ising	28	Eagle (r3)	3 jedinečné vrstvy × 3 kroky, 2D topologie heavy-hex	97 %	22 min	4 min
Kicked Ising	28	Eagle (r3)	3 jedinečné vrstvy × 8 kroků, 2D topologie heavy-hex	97 %	116 min	23 min
Trotterizovaná Hamiltonova simulace	40	Eagle (r3)	2 jedinečné vrstvy × 10 Trotterových kroků, 1D řetězec	97 %	3 hodiny	25 min
Trotterizovaná Hamiltonova simulace	119	Eagle (r3)	3 jedinečné vrstvy × 9 Trotterových kroků, 2D topologie heavy-hex	95 %	6,5 hodiny	45 min
Kicked Ising	136	Heron (r2)	3 jedinečné vrstvy × 15 kroků, 2D topologie heavy-hex	99 %	52 min	9 min

Přesnost je zde měřena relativně k ideální hodnotě pozorovatelné veličiny: $\frac{\langle O \rangle_{ideal} - \epsilon}{\langle O \rangle_{ideal}}$, kde '$\epsilon$' je absolutní přesnost mitigace (nastavená vstupem uživatele) a $\langle O \rangle_{ideal}$ je pozorovatelná veličina bezchybného obvodu. „Využití Runtime" měří využití benchmarku v dávkovém režimu (součet využití jednotlivých úloh), zatímco „celkový čas" měří využití v session režimu (celková doba experimentu), která zahrnuje dodatečné klasické a komunikační časy. QESEM je dostupný pro spouštění v obou režimech, takže uživatelé mohou co nejlépe využít své dostupné zdroje.

28-qubitové obvody Kicked Ising simulují Diskrétní časový kvazikrystal studovaný Shinjem et al. (viz arXiv 2403.16718 a Q2B24 Tokyo) na třech propojených smyčkách ibm_kawasaki. Parametry obvodu použité zde jsou $(\theta_x, \theta_z) = (0.9 \pi, 0)$ s feromagnetickým počátečním stavem $| \psi_0 \rangle = | 0 \rangle ^{\otimes n}$. Měřená pozorovatelná veličina je absolutní hodnota magnetizace $M = |\frac{1}{28} \sum_{i=0}^{27} \langle Z_i \rangle|$. Experiment Kicked Ising v měřítku užitečnosti byl spuštěn na 136 nejlepších Qubitech ibm_fez; tento konkrétní benchmark byl spuštěn na Cliffordově úhlu $(\theta_x, \theta_z) = (\pi, 0)$, při němž aktivní objem roste s hloubkou obvodu pomalu, což – společně s vysokou věrností zařízení – umožňuje vysokou přesnost při krátkém čase běhu.

Trotterizované obvody Hamiltonovy simulace jsou pro model Ising s příčným polem při frakčních úhlech: $(\theta_{zz}, \theta_x) = (\pi / 4, \pi /8)$ a $(\theta_{zz}, \theta_x) = (\pi / 6, \pi / 8)$ (viz Q2B24 Tokyo). Obvod v měřítku užitečnosti byl spuštěn na 119 nejlepších Qubitech ibm_brisbane, zatímco experiment se 40 Qubity byl spuštěn na nejlepším dostupném řetězci. Přesnost je uváděna pro magnetizaci; vysoce přesné výsledky byly získány i pro pozorovatelné veličiny s vyšší vahou.

Obvod VQE byl vyvinut společně s výzkumníky z Centra pro kvantové technologie a aplikace Německého elektronu-synchrotronu (DESY). Cílová pozorovatelná veličina zde byl Hamiltonův operátor složený z velkého počtu nekomutujících Pauliho řetězců, což zdůrazňuje optimalizovaný výkon QESEM pro pozorovatelné veličiny ve více bázích. Mitigace byla aplikována na klasicky optimalizovaný ansatz; ačkoli tyto výsledky jsou zatím nepublikované, výsledky stejné kvality budou získány pro různé obvody s podobnými strukturálními vlastnostmi.

Začínáme

Autentizuj se pomocí svého IBM Quantum Platform API klíče a vyber Qiskit Function QESEM takto. (Tento úryvek předpokládá, že jsi již uložil svůj účet do svého lokálního prostředí.)

# Added by doQumentation — required packages for this notebook
!pip install -q qiskit qiskit-ibm-catalog qiskit-ibm-runtime

import qiskit

from qiskit_ibm_catalog import QiskitFunctionsCatalog

catalog = QiskitFunctionsCatalog(channel="ibm_quantum_platform")

qesem_function = catalog.load("qedma/qesem")

Příklady

Pro začátek vyzkoušej tento základní příklad odhadování požadovaného času QPU pro spuštění QESEM pro daný pub:

# This cell is hidden from users
from qiskit_ibm_runtime import QiskitRuntimeService

service = QiskitRuntimeService()
backend_name = service.least_busy().name

circ = qiskit.QuantumCircuit(5)
circ.cx(0, 1)
circ.cx(2, 3)
circ.cx(1, 2)
circ.cx(3, 4)

avg_magnetization = qiskit.quantum_info.SparsePauliOp.from_sparse_list(
    [("Z", [q], 1 / 5) for q in range(5)], num_qubits=5
)
other_observable = qiskit.quantum_info.SparsePauliOp.from_sparse_list(
    [("ZZ", [0, 1], 1.0), ("XZ", [1, 4], 0.5)], num_qubits=5
)

time_estimation_job = qesem_function.run(
    pubs=[(circ, [avg_magnetization, other_observable])],
    options={
        "estimate_time_only": "analytical",
    },
    backend_name=backend_name,  # E.g. "ibm_fez"
)

time_estimate_result = time_estimation_job.result()

Následující příklad spustí úlohu QESEM:

sample_job = qesem_function.run(
    pubs=[(circ, [avg_magnetization, other_observable])],
    backend_name=backend_name,  # E.g. "ibm_fez"
)

Pro kontrolu stavu pracovní zátěže Qiskit Function nebo získání výsledků můžeš použít známá API Qiskit Serverless:

print(sample_job.status())
result = sample_job.result()

Následující úryvek kódu popisuje, jak získat odhad doby QPU (když je nastaveno estimate_time_only):

print(
    f"The estimated QPU time for this PUB is: "
    f"\n{time_estimate_result[0].metadata}"
)

Následující úryvek kódu ukazuje, jak získat výsledky mitigace (pokud není nastaveno estimate_time_only) a metriky provádění. Tyto obsahují základní data, která umožňují hlubší pochopení toho, jak různé parametry ovlivňují provádění QESEM. Mohou být také relevantní při psaní článku na základě tvého výzkumu.

results = result[0]
print(f"Mitigated expectation values: \n{results.data.evs}")
print(f"Mitigated error-bar: \n{results.data.stds}")
noisy_results = results.metadata["noisy_results"]
print(f"Noisy expectation values: \n{noisy_results.evs}")
print(f"Noisy error-bar: \n{noisy_results.stds}")
print(f"Total QPU time: \n {results.metadata['total_qpu_time']}")
print(
    f"Gates fidelity measured during the experiment: "
    f"\n {results.metadata['gate_fidelities']}"
)
print(
    f"Total shots / mitigation shots: \n "
    f"{results.metadata['total_shots']} / "
    f"{results.metadata['mitigation_shots']}"
)
print("Transpiled circuits:")
for i, circuit in enumerate(results.metadata["transpiled_circs"]):
    print(f"Circuit {i}:")
    print(f"  Circuit: \n {circuit['circuit']}")
    print(f"  Qubit mapping: \n {circuit['qubit_map']}")
    print(f"  Measurement bases: \n {circuit['num_measurement_bases']}")

Načtení chybových zpráv

Pokud má tvoje úloha stav ERROR, použij job.result() k načtení chybové zprávy takto:

print(sample_job.result())

PrimitiveResult([PubResult(data=DataBin(), metadata={'time_estimation_sec': 12600})], metadata={})

Získání podpory

Tým podpory Qedmy je tu, aby ti pomohl! Pokud narazíš na jakékoli problémy nebo máš otázky ohledně používání Qiskit Function QESEM, neváhej nás kontaktovat. Naši znalí a přátelští pracovníci podpory jsou připraveni ti pomoci s jakýmikoli technickými obavami nebo dotazy.

Můžeš nám napsat e-mail na support@qedma.com a požádat o pomoc. Uveď prosím co nejvíce podrobností o problému, který máš, abychom ti mohli poskytnout rychlou a přesnou odpověď. Můžeš také kontaktovat svého dedikovaného zástupce Qedmy (POC) e-mailem nebo telefonem.

Abychom ti mohli pomoci efektivněji, uveď prosím při kontaktu s námi následující informace:

• Podrobný popis problému
• ID úlohy
• Všechny relevantní chybové zprávy nebo kódy

Jsme odhodláni poskytnout ti rychlou a účinnou podporu, aby tvé zkušenosti s naší Qiskit Function byly co nejlepší.

Vždy hledáme způsoby, jak náš produkt vylepšit, a vítáme tvé návrhy! Pokud máš nápady, jak bychom mohli vylepšit naše služby nebo jaké funkce bys chtěl/a vidět, pošli nám své myšlenky na support@qedma.com.

Další kroky

Doporučení

• Požádat o přístup k Qedma QESEM.
• Navštiv referenci API pro tuto Qiskit Function.
• Prostuduj Bauman, N. P., et al. (2025). Coupled Cluster Downfolding Theory in Simulations of Chemical Systems on Quantum Hardware. arXiv preprint arXiv:2507.01199.
• Prostuduj Aharonov, D., et al. (2025). Reliable high-accuracy error mitigation for utility-scale quantum circuits. arXiv preprint arXiv:2508.10997.