Kuantum Bilgisayarlarda Hesaplamaya Giriş

Kemal Ökmen, Ibrahim Türkyilmaz, İhsan Yılmaz +1 more

Reyhan YILMAZ

Kuantum bilgisayarlar, karmaşık problemlerin üstesinden gelebilecek potansiyelinden dolayı son yıllarda yapılan çalışma sayısı hızla artmaktadır. Kuantum devreler kubitlerin bir araya gelmesi ile oluşmaktadır. Kombinasyonel devrelerde AND, OR, NAND, NOR, XOR ve XNOR gibi geleneksel kapılar kullanılırken kuantum devrelerde Feynman, Toffoli ve Fredkin kapıları kullanılmaktadır. Bu kapıların belirli giriş ve çıkışları vardır. Kuantum kapılar kullanılarak farklı giriş, çıkış ve kapı sayısına sahip kuantum devreler oluşturulmaktadır. Günümüzde kuantum devreler kullanılarak birçok uygulama alanında çalışmalar yapılmaktadır. Kuantum devre tasarımı yapılarak simülasyon programları üzerinden test edilmektedir. Test sırasında kuantum devreleri üzerinde hatalar oluşabilir ve doğruluk tablosu yanlış üretilebilmektedir. Bu tez çalışmasında kuantum devrelerde devre analizi ve hata tespiti için derin öğrenme tabanlı yöntemler geliştirilmiştir. Tez kapsamında üç temel noktada bilimsel katkı sunulmuştur. İlk olarak kuantum devrelerinin analiz edilmesi ve arıza tespiti için veri seti oluşturulmuştur. MATLAB2020A programı kullanılarak 9250 adet örnek "tfc" dosyaları oluşturulmuştur. Bu "tfc" dosyalarından "RCViewer" simülasyon programı kullanılarak kuantum devre şemaları elde edilmiştir. Kuantum devreler kapı ve giriş sayılarına göre etiketlenmiştir. Etiketlenen kuantum devrelerin analizi için kapı ve giriş tespiti yapılmıştır. YOLO algoritması kullanılarak kuantum devrelerinde kapı ve giriş sayıları hesaplanmıştır. Önerilen YOLO algoritması 2800 iterasyon çalıştırılmış ve eğitim-test verisi oranı 80:20 için %87.1 mAP elde edilmiştir. İkinci olarak derin öğrenme tabanlı modeller kullanılarak kuantum devrelerinde özellik çıkarımı ve Destek Vektör Makinesi ile giriş ve kapı sayısı tespit edilmiştir. AlexNet, DarkNet, GoogleNet, Vgg ve ResNet modelleri kullanılmış ve kuantum devre görüntülerinden özellik çıkarımı yapılmıştır. Kullanılan veri seti 3-7 giriş sayısı, 1-8 kapı sayısına sahip 9250 devreden oluşmaktadır. Önerilen yöntemde kapı ve giriş sayıları birlikte kullanılarak toplamda 40 sınıf için sonuçlar elde edilmiştir. DarkNet53 + SVM algoritması için en yüksek %99.81 ve ResNet101 + SVM algoritması için en yüksek 99.78 doğruluk hesaplanmıştır. Son olarak kuantum devrelerinde doğruluk tablosu kullanılarak hata tespit yöntemi geliştirilmiştir. Kuantum devrelerinde kapı ve giriş sayısı tespit edilerek doğruluk tablosu üretilmiştir. Doğruluk tablosu üretilen kuantum devrenin aynı zamanda "tfc" dosyasından "RCViewer" simülasyonu ile de doğruluk tablosu elde edilmektedir. Geliştirilen uygulamada elde edilen doğruluk tablosu ile "RCViewer" simülasyonundan elde edilen doğruluk tablosu karşılaştırılmakta ve hata tespiti yapılmaktadır. Sonuç olarak bu yüksek lisans tez çalışmasında kuantum devrelerin analizi ve hata tespiti için yöntemler geliştirilmiştir. Önerilen yöntemlerin performans sonuçları sunulmuştur. Tez kapsamında yapılan çalışmalar TÜBİTAK 121E439 Numaralı 1001 projesi tarafından desteklenmiştir.

CUMALİ YAŞAR

Ömercan Susam

Reyhan YILMAZ, Orhan Yaman, Mehmet Karaköse

Tersinir kuantum devreleri farklı türde ve sayıdaki kuantum kapıları kullanılarak oluşturulmaktadır. Kuantum devreleri oluşturulurken kullanılacak kapı sayısının optimize edilmesi maliyeti ve karmaşıklığı azaltmaktadır. Tersinir kuantum devrelerinde durum tablolarının elde edilmesi ve optimizasyonu için giriş sayısı, çıkış sayısı ve kapı sayılarının bilinmesi önemlidir. Ayrıca bu parametreler kuantum devrelerinde oluşabilecek arızaların tespit edilmesinde de kullanılmaktadır. Literatürde kuantum devreleri için giriş, çıkış ve kapı sayılarının tespitinde eksiklik vardır. Ayrıca, literatürde yapılan uygulamaların test edilebilmesi için sınırlı sayıdaki standart kuantum devreleri kullanılmaktadır. Bu kapsamda kullanılabilecek veri setlerinin çok az olduğu tespit edilmiştir. Literatürdeki bu eksikliklerin giderilmesi çalışmamızın amacını, önerilen yöntem ise çalışmamızın özgünlüğünü oluşturmaktadır. Bu çalışmada Yolo (You Only Look Once) tabanlı yöntemler kullanılarak kapı sayısı ve giriş sayısı tespit edilmiştir. “MATLAB” ve “RCViewer+” programları kullanılarak CNOT, Feynman ve Toffoli kapılarından oluşan büyük bir veri seti oluşturulmuştur. Bu çalışmada, 1-8 kapı sayısına ve 3-7 giriş sayısına sahip toplamda 5000 adet kuantum devre oluşturulmuştur. Elde edilen veri setleri üzerinde kapılar ve girişler etiketlenmiştir. Etiketlenen veri setleri üzerinde 80:20 eğitim ve test oranı ile YoloV4, YoloV7 ve YoloV7x yöntemleri uygulanmıştır. YoloV4, YoloV7 ve YoloV7x yöntemleri için sırasıyla %87.1, %89.7 ve %89.3 mAP hesaplanmıştır. Önerilen yöntem 2800 iterasyon çalıştırılmış ve en iyi sonuç YoloV7 algoritması ile elde edilmiştir.

Ercan ÇAĞLAR

Günümüzde verinin saklanması ve veriye erişim önemlidir. Arama algoritmalarının genel amacı veriye en kısa sürede ulaşmaktır. Bu makalede arama problemine kuantum mekaniği ile farklı bir bakış açısı getiren Grover arama algoritması incelenmiştir.