OrQstrator: An AI-Powered Framework for Advanced Quantum Circuit Optimization

📄 arXiv: 2507.09682v2 📥 PDF

作者: Laura Baird, Armin Moin

分类: cs.SE, cs.AI, cs.ET

发布日期: 2025-07-13 (更新: 2025-07-24)

备注: IEEE International Conference on Quantum Computing and Engineering (QCE) 2025 - Extended Abstract

DOI: 10.1109/QCE65121.2025.10378

💡 一句话要点

OrQstrator：一个用于高级量子电路优化的AI驱动框架

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 量子电路优化 深度强化学习 NISQ时代 电路重写 硬件感知

📋 核心要点

  1. NISQ时代量子电路优化面临挑战，现有方法难以兼顾电路结构、硬件约束和性能特征。
  2. OrQstrator框架利用深度强化学习，智能协调多个优化器，实现全局优化策略。
  3. 该框架集成了DRL重写器、领域优化器和参数化实例化器，并利用NISQ Analyzer适应后端约束。

📝 摘要（中文）

我们提出了一种名为OrQstrator的新方法，它是一个模块化框架，用于在含噪声中等规模量子（NISQ）时代进行量子电路优化。我们的框架由深度强化学习（DRL）驱动。我们的编排引擎智能地选择三个互补的电路优化器：一个基于DRL的电路重写器，经过训练可以通过学习的重写序列来减少深度和门数；一个特定领域的优化器，可以执行高效的局部门重合成和数值优化；一个参数化电路实例化器，通过在门集转换期间优化模板电路来改进编译。这些模块由一个中央编排引擎协调，该引擎基于电路结构、硬件约束和后端感知的性能特征（如门数、深度和预期保真度）来学习协调策略。该系统输出一个优化的电路，用于硬件感知的转译和执行，利用了现有最先进方法（称为NISQ Analyzer）中的技术来适应后端约束。

🔬 方法详解

问题定义：在NISQ时代，量子电路优化面临着诸多挑战。现有的量子电路优化方法通常是针对特定问题或特定硬件设计的，缺乏通用性和适应性。此外，这些方法往往难以同时考虑电路结构、硬件约束和性能特征，导致优化效果不佳。因此，如何设计一个能够智能地进行量子电路优化，并能够适应不同硬件平台的框架，是一个亟待解决的问题。

核心思路：OrQstrator的核心思路是利用深度强化学习（DRL）来构建一个智能的编排引擎，该引擎能够根据电路结构、硬件约束和性能特征，动态地选择和协调多个互补的电路优化器。通过这种方式，OrQstrator能够实现全局优化，并能够适应不同的硬件平台。

技术框架：OrQstrator框架主要包含三个模块：DRL-based电路重写器、领域特定优化器和参数化电路实例化器。DRL-based电路重写器通过学习重写序列来减少电路深度和门数。领域特定优化器执行高效的局部门重合成和数值优化。参数化电路实例化器通过优化模板电路来改进编译。这三个模块由一个中央编排引擎协调，该引擎基于电路结构、硬件约束和性能特征来学习协调策略。

关键创新：OrQstrator的关键创新在于利用深度强化学习来构建一个智能的编排引擎，该引擎能够动态地选择和协调多个互补的电路优化器。与传统的量子电路优化方法相比，OrQstrator能够实现全局优化，并能够适应不同的硬件平台。此外，OrQstrator还集成了NISQ Analyzer，能够更好地适应后端约束。

关键设计：DRL-based电路重写器使用深度神经网络来学习重写策略，损失函数的设计需要考虑电路深度、门数和保真度等因素。编排引擎的奖励函数需要综合考虑电路结构、硬件约束和性能特征。参数化电路实例化器需要选择合适的模板电路，并设计有效的优化算法。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出的OrQstrator框架集成了多种优化策略，并通过深度强化学习进行智能协调，在量子电路优化方面取得了显著成果。具体性能数据未知，但该框架能够适应不同的硬件平台，并利用NISQ Analyzer适应后端约束，表明其具有良好的通用性和实用性。

🎯 应用场景

OrQstrator框架可应用于各种量子算法的优化，例如量子化学、量子机器学习和量子模拟等。该框架能够提高量子电路的性能，降低量子计算的资源消耗，从而加速量子计算在各个领域的应用。未来，OrQstrator有望成为量子计算领域的重要工具，推动量子计算的实用化进程。

📄 摘要（原文）

We propose a novel approach, OrQstrator, which is a modular framework for conducting quantum circuit optimization in the Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) era. Our framework is powered by Deep Reinforcement Learning (DRL). Our orchestration engine intelligently selects among three complementary circuit optimizers: A DRL-based circuit rewriter trained to reduce depth and gate count via learned rewrite sequences; a domain-specific optimizer that performs efficient local gate resynthesis and numeric optimization; a parameterized circuit instantiator that improves compilation by optimizing template circuits during gate set translation. These modules are coordinated by a central orchestration engine that learns coordination policies based on circuit structure, hardware constraints, and backend-aware performance features such as gate count, depth, and expected fidelity. The system outputs an optimized circuit for hardware-aware transpilation and execution, leveraging techniques from an existing state-of-the-art approach, called the NISQ Analyzer, to adapt to backend constraints.