E.ON, Qoro e NQCC dividem problema de rede de 1.710 qubits entre processadores IBM Heron

A empresa de energia E.ON, a startup britânica de software Qoro Quantum e o Centro Nacional de Computação Quântica do Reino Unido (NQCC) mostraram como um problema de otimização que exigiria 1.710 qubits pode ser dividido em partes pequenas o bastante para os processadores atuais da IBM e executado em paralelo. O trabalho é descrito em um preprint, Scaling Quantum Optimization to the Thousand-Qubit Scale with Distributed Quantum Sampling, cujos autores incluem os cofundadores da Qoro Dan Holme e Stephen DiAdamo.

O que foi anunciado

A equipe atacou a decomposição mínima de Birkhoff, que busca expressar a demanda de uma rede como uma soma ponderada e esparsa de emparelhamentos, conjuntos de arestas que não compartilham nenhum vértice. O artigo cita o agendamento de redes e a comercialização de energia como aplicações. O caso de teste foi o PEGASE-1354, um benchmark que representa uma rede de transmissão com 1.354 barras e 1.710 linhas; em codificação direta, cada linha vira um qubit.

Segundo o Quantum Computing Report, o projeto foi realizado no âmbito do programa SparQ do NQCC, que apoia provas de conceito de aplicações quânticas, com supervisão técnica do STFC Hartree Centre.

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Os detalhes técnicos

O pipeline combina amostragem QAOA de camada única com um otimizador clássico Extended Fully-Corrective Frank-Wolfe. O particionamento espectral de grafos divide o problema em subproblemas; o QCR relata 41 subgrafos com no máximo 50 qubits cada, executados em processadores IBM Heron de 156 qubits. As amostras das partes são combinadas e uma etapa clássica de reparo guloso remove arestas conflitantes para que cada candidato seja um emparelhamento válido.

O “empacotamento espacial de circuitos”, que executa vários circuitos independentes lado a lado em um mesmo chip, reduziu o tempo de execução em hardware em cerca de três vezes, segundo o artigo. O QCR informa que quatro circuitos independentes, totalizando 144 qubits, foram colocados em um único dispositivo de 156 qubits. No benchmark, os autores afirmam que as amostras QAOA reparadas alcançaram erro residual de decomposição menor que o recozimento simulado e a amostragem aleatória uniforme.

Os autores também verificaram se a etapa quântica fazia diferença real. Reduzir as partições para 20 qubits prejudicou a convergência e, em simulações com estados de produto de matrizes, feitas com o motor Maestro da Qoro segundo o QCR, truncar as correlações quânticas piorou a qualidade dos candidatos. Eles argumentam que isso justifica manter uma tarefa substancial de amostragem quântica em cada partição à medida que os problemas crescem.

Por que isso importa

Muitos problemas de otimização em escala de concessionárias são muito maiores que qualquer processador quântico individual. Este estudo oferece uma receita concreta — particionar, empacotar, reparar — para rodar problemas com restrições de milhares de variáveis no hardware atual, além de um benchmark baseado em um modelo real da rede europeia.

O que observar

Superar o recozimento simulado com a mesma etapa de reparo não é o mesmo que superar os melhores solucionadores clássicos, e o artigo não reivindica vantagem quântica. O QCR observa que a conectividade da rede exigiu roteamento denso de qubits, com profundidades de portas de dois qubits chegando a 169 mesmo em partes de 50 qubits, de modo que o ruído do hardware continua sendo o fator limitante.