Google apre una competizione Kaggle da $150,000 sulla compressione dei circuiti quantistici guidata dall'IA
Google Quantum AI ha lanciato una competizione Kaggle da $150,000 per ridurre il numero di qubit e di porte in circuiti quantistici chiave per fusione, ottimizzazione e chimica.
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Google Quantum AI ha lanciato una competizione su Kaggle con un montepremi complessivo di $150,000, con l’obiettivo di usare l’IA per ridurre i circuiti quantistici necessari alle applicazioni pratiche. Secondo l’annuncio di Google, la competizione si concentra sulla riduzione del numero di qubit e del numero di porte in circuiti di riferimento legati all’energia da fusione, all’ottimizzazione combinatoria e alla chimica, continuando però a rispettare le soglie di verifica dell’accuratezza.
Che cosa è stato annunciato
La competizione chiede ai partecipanti di inviare versioni migliorate di circuiti di riferimento e verificatori standalone rilasciati con licenza Apache 2.0. Il punteggio si basa sulla riduzione delle risorse: i partecipanti devono superare il verificatore per un determinato compito riducendo al tempo stesso una metrica di costo derivata dal numero di porte e di qubit.
Google ha affermato che l’iniziativa punta a un vincolo fondamentale dell’informatica quantistica fault-tolerant. Anche se l’hardware continua a migliorare, molti algoritmi utili restano troppo intensivi in termini di risorse. Ridurre la dimensione del circuito abbassa non solo il costo algoritmico diretto, ma anche l’overhead necessario per la correzione degli errori quantistici.
La struttura dei premi prevede $50,000 per il primo posto, $25,000 per il secondo, $10,000 per il terzo e tre premi da $5,000 dal quarto al sesto posto. Google ha inoltre stanziato $50,000 per premi aggiuntivi, tra cui un premio intermedio da $10,000 e un “Longest Leader Prize” da $10,000. Il premio intermedio si basa sul punteggio più alto nella classifica pubblica alle 11:59 PM UTC del 20 novembre, mentre il premio per la leadership più lunga si estende fino al 4 gennaio 2027.
I dettagli tecnici
La competizione è costruita attorno a kickmix, una libreria open source C++20 e Python all’interno del progetto Qualtran di Google. Il repository GitHub di Qualtran la descrive come una libreria Python per esprimere e analizzare algoritmi quantistici fault-tolerant.
L’articolo di accompagnamento di Google, pubblicato su arXiv, descrive l’approccio come l’uso di una struttura verificabile classicamente a supporto della compilazione assistita dall’IA. arXiv mostra che è stato inviato il 16 ottobre e rivisto il 21 ottobre.
I circuiti kickmix sono composti da logica classica reversibile, operazioni di fase e uncomputation basata su misura. Secondo Google, questa struttura consente a un computer classico di testare in modo efficiente i circuiti candidati tramite randomized fuzz testing, invece di simulare completamente uno stato quantistico generale. L’azienda afferma che ciò permette di stabilire con elevata confidenza una correttezza approssimata, anche se non dimostra un’equivalenza esatta.
Google afferma inoltre che kickmix può testare circuiti a 60 miliardi di porte al secondo su un singolo core CPU. Questa cifra si riferisce alla velocità di verifica convenzionale, non all’esecuzione su hardware quantistico.
Tre problemi di riferimento
La competizione si concentra su tre colli di bottiglia in algoritmi quantistici più ampi.
Per l’energia da fusione, il compito consiste nell’implementare una fase proporzionale a 1/√x a partire da un input di distanza al quadrato, una subroutine collegata a simulazioni dell’operatore di Coulomb rilevanti per la progettazione di target per la fusione a confinamento inerziale.
Per l’ottimizzazione, il benchmark è un decodificatore Reed-Solomon in sovrapposizione, che secondo Google rappresenta il principale collo di bottiglia aritmetico nell’algoritmo Decoded Quantum Interferometry per il problema Optimal Polynomial Intersection.
Per la chimica, ai partecipanti viene chiesto di co-progettare una fattorizzazione accurata e circuiti di caricamento compatti per i parametri in un flusso di lavoro di simulazione legato a FeMoCo. Google afferma che questo benchmark è collegato a un recente algoritmo per modellare il cluster ferro-molibdeno coinvolto nella fissazione dell’azoto.
Perché è importante
Si tratta di un tentativo sul fronte software di abbassare la soglia hardware necessaria per applicazioni quantistiche utili. Invece di aspettare soltanto processori più grandi, Google sta cercando di automatizzare la compressione dei circuiti per subroutine che dominano le stime delle risorse fault-tolerant.
Google ha dichiarato che esperimenti interni con i suoi modelli Gemini hanno già individuato miglioramenti rispetto ai circuiti riportati finora in tutti e tre i benchmark. L’azienda ha pubblicato gli hash di quei circuiti interni nel proprio manoscritto e ha detto che prevede di divulgarli dopo la competizione.
Che cosa osservare
La domanda chiave è se i team esterni riusciranno a produrre circuiti significativamente più piccoli restando entro i limiti di verifica. Altrettanto importante sarà capire se il framework kickmix di Google si dimostrerà sufficientemente ampio da coprire altre subroutine costose negli algoritmi fault-tolerant, oltre ai tre benchmark scelti per questa competizione.
Fonti
I fatti riportati in questa pagina provengono dalle fonti sotto indicate, raccolte da DesignQuantum.
- Announcing the verifiable quantum circuit compilation competition on Kaggle opensource.googleblog.com
- Google Launches $150,000 AI Competition to Reduce Quantum Computing Demands thequantuminsider.com
- Leveraging verifiable structure in quantum circuits to find more efficient compilations with agentic AI arxiv.org
- GitHub - quantumlib/Qualtran: Qᴜᴀʟᴛʀᴀɴ is a Python library for expressing and analyzing Fault Tolerant Quantum algorithms. github.com
- Qualtran/kickmix at main · quantumlib/Qualtran github.com