Automated generation of quantum computing models using deep learning
Níyazí Furkan Bar
Kuantum hesaplama klasik hesaplamaya göre düşük enerji ile yüksek hesaplama gücü sunan, performansını kanıtlamış ve yüksek potansiyel sunan bir hesaplama paradigmasıdır. Bu avantajların kullanılabilmesine yönelik yoğun araştırmalar yapılsa da aktif kullanılmasının önünde hem donanımsal hem yazılımsal engeller bulunmaktadır. Tez çalışmasında, kuantum hesaplamanın sunduğu potansiyel ve avantajlardan daha fazla yararlanabilmek için araştırmalar yapılmıştır. Bu araştırmalarda süper pozisyon ve dolanıklık özellikleri, klasik verileri kuantum ortama aktarmak için veri kodlama yöntemleri, kuantum hesaplama simülatörleri, kuantum devre oluşturma yöntemleri, kuantum devre ve kod optimizasyon yöntemleri, kuantum üniter matrisi kuantum devre ve koda dönüştürme yöntemleri incelenmiştir. Yapılan araştırmalar ve incelemeler sonucu elde edilen temel bilimsel katkılar; klasik verileri kuantum ortama aktarmak için süper pozisyon özelliğini kullanan verimli bir veri kodlama yöntemi, derin takviyeli öğrenme için verimli ve ölçeklendirilebilir kuantum devre tasarımı, kuantum devre ve kod tasarımını kolaylaştıracak verimli bir kuantum hesaplama simülatörü, kuantum devre ve kod veri seti oluşturan yöntem ve derin öğrenme tabanlı otomatik kuantum hesaplama modeli oluşturan yöntemlerin geliştirilmesi alanlarında sağlanmıştır. Derin takviyeli öğrenme için önerilen verimli ve ölçeklenebilir devre tasarımında az kübit sayısıyla kabul edilebilir seviyede başarı oranlarına ulaşılmıştır. Ayrıca diğer yöntemlere göre devrenin kübit sayısının, parametre sayısından bağımsız olarak eylem kümesi eleman sayısı kadar olması garantilenmiştir. Önerilen kuantum hesaplama simülatöründe, diğer simülatörlere göre tasarım ve kod aşamasında %91.5'lik verimlilik elde edilmiştir. Kuantum devre ve kod veri seti oluşturan yöntem ile istenilen kübit sayısı ve derinliğe göre kuantum devrelerin doğruluk tablosu, TFC kodları, kuantum üniter matrisleri ve kuantum devre görselleri %100 doğruluk ve başarı oranı ile üretilmiştir. Derin öğrenme tabanlı otomatik kuantum hesaplama modeli oluşturan yöntemde doğruluk tablosundan kuantum üniter matrise dönüştüren derin öğrenme modeli ve üniter matrisi kuantum hesaplama modeline dönüştüren sistem ile %100 başarı oranı elde edilmiştir. Sonuç olarak yapılan çalışmalarla kuantum hesaplamanın potansiyeli ve avantajlarını kullanmak için çeşitli alanlarda önerilerde bulunulmuştur. Klasik hesaplamalarda kullanılan devre, doğruluk tablosu ve algoritmaların, kuantum devre ve koda dönüştürülebileceği görülmüştür.
•Jan 1, 2024•0 citations