Assistant d'apprentissage du bruit

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qiskit[all]~=2.3.0
qiskit-ibm-runtime~=0.43.1

Les techniques d'atténuation d'erreurs PEA et PEC utilisent toutes deux un composant d'apprentissage du bruit basé sur un modèle de bruit de Pauli-Lindblad, qui est généralement géré lors de l'exécution après la soumission d'un ou plusieurs jobs via qiskit-ibm-runtime, sans accès local au modèle de bruit ajusté. Cependant, depuis qiskit-ibm-runtime 0.27.1, une classe NoiseLearner et la classe associée NoiseLearnerOptions ont été créées pour obtenir les résultats de ces expériences d'apprentissage du bruit. Ces résultats peuvent ensuite être stockés localement sous forme de NoiseLearnerResult et utilisés comme entrée dans des expériences ultérieures. Cette page offre un aperçu de son utilisation et des options associées disponibles.

Vue d'ensemble

La classe NoiseLearner effectue des expériences qui caractérisent les processus de bruit en se basant sur un modèle de bruit de Pauli-Lindblad pour un ou plusieurs circuits. Elle possède une méthode run() qui exécute les expériences d'apprentissage et prend en entrée soit une liste de circuits, soit un PUB, et retourne un NoiseLearnerResult contenant les canaux de bruit appris ainsi que des métadonnées sur le ou les jobs soumis. Voici un extrait de code illustrant l'utilisation de cet assistant.

# Added by doQumentation — required packages for this notebook
!pip install -q qiskit qiskit-ibm-runtime

from qiskit import QuantumCircuit
from qiskit.transpiler import CouplingMap
from qiskit.transpiler import generate_preset_pass_manager

from qiskit_ibm_runtime import QiskitRuntimeService, EstimatorV2
from qiskit_ibm_runtime.noise_learner import NoiseLearner
from qiskit_ibm_runtime.options import (
    NoiseLearnerOptions,
    ResilienceOptionsV2,
    EstimatorOptions,
)

# Build a circuit with two entangling layers
num_qubits = 27
edges = list(CouplingMap.from_line(num_qubits, bidirectional=False))
even_edges = edges[::2]
odd_edges = edges[1::2]

circuit = QuantumCircuit(num_qubits)
for pair in even_edges:
    circuit.cx(pair[0], pair[1])
for pair in odd_edges:
    circuit.cx(pair[0], pair[1])

# Choose a backend to run on
service = QiskitRuntimeService()
backend = service.least_busy()

# Transpile the circuit for execution
pm = generate_preset_pass_manager(backend=backend, optimization_level=3)
circuit_to_learn = pm.run(circuit)

# Instantiate a NoiseLearner object and execute the noise learning program
learner = NoiseLearner(mode=backend)
job = learner.run([circuit_to_learn])
noise_model = job.result()

Le NoiseLearnerResult.data résultant est une liste d'objets LayerError contenant le modèle de bruit pour chaque couche d'intrication individuelle appartenant aux circuits cibles. Chaque LayerError stocke les informations de la couche, sous forme d'un circuit et d'un ensemble d'étiquettes de qubits, ainsi que le PauliLindbladError pour le modèle de bruit appris pour cette couche donnée.

print(
    f"Noise learner result contains {len(noise_model.data)} entries"
    f" and has the following type:\n {type(noise_model)}\n"
)
print(
    f"Each element of `NoiseLearnerResult` then contains"
    f" an object of type:\n {type(noise_model.data[0])}\n"
)
print(
    f"And each of these `LayerError` objects possess"
    f" data on the generators for the error channel: \n{noise_model.data[0].error.generators}\n"
)
print(f"Along with the error rates: \n{noise_model.data[0].error.rates}\n")

Noise learner result contains 2 entries and has the following type:
 <class 'qiskit_ibm_runtime.utils.noise_learner_result.NoiseLearnerResult'>

Each element of `NoiseLearnerResult` then contains an object of type:
 <class 'qiskit_ibm_runtime.utils.noise_learner_result.LayerError'>

And each of these `LayerError` objects possess data on the generators for the error channel:
['IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIX', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIY',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIZ', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIXI',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIXX', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIXY',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIXZ', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIYI',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIYX', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIYY',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIYZ', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIZI',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIZX', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIZY',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIZZ', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIXII',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIXXI', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIXYI',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIXZI', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIYII',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIYXI', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIYYI',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIYZI', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIZII',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIZXI', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIZYI',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIZZI', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIXIII',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIXXII', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIXYII',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIXZII', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIYIII',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIYXII', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIYYII',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIYZII', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIZIII',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIZXII', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIZYII',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIZZII', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIXIIII',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIXXIII', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIXYIII',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIXZIII', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIYIIII',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIYXIII', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIYYIII',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIYZIII', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIZIIII',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIZXIII', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIZYIII',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIZZIII', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIXIIIII',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIXXIIII', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIXYIIII',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIXZIIII', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIYIIIII',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIYXIIII', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIYYIIII',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIYZIIII', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIZIIIII',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIZXIIII', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIZYIIII',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIZZIIII', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIXIIIIII',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIYIIIIII', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIZIIIIII',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIXIIIIIII', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIXXIIIIII',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIXYIIIIII', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIXZIIIIII',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIYIIIIIII', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIYXIIIIII',
 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIYYIIIIII', 'IIIIIIIIIIIIIIIIIIIYZIIIIII', ...]

Along with the error rates:
[8.80e-04 6.50e-04 3.10e-04 5.60e-04 0.00e+00 0.00e+00 0.00e+00 3.00e-04
 6.00e-05 1.30e-04 7.00e-05 3.90e-04 0.00e+00 0.00e+00 3.00e-05 3.70e-04
 0.00e+00 5.00e-05 7.50e-04 5.50e-04 5.00e-05 0.00e+00 7.60e-04 5.00e-04
 5.60e-04 5.60e-04 2.50e-04 5.00e-05 7.00e-05 2.00e-04 1.40e-04 8.00e-05
 2.80e-04 0.00e+00 1.70e-04 4.20e-04 3.00e-05 1.00e-05 1.30e-04 4.40e-04
 1.00e-04 2.60e-04 7.10e-04 1.10e-04 2.60e-04 1.00e-04 6.80e-04 1.02e-03
 4.60e-04 5.30e-04 3.00e-04 0.00e+00 0.00e+00 3.40e-04 0.00e+00 0.00e+00
 2.70e-04 0.00e+00 5.00e-05 6.70e-04 0.00e+00 2.20e-04 0.00e+00 4.40e-04
 4.30e-04 8.30e-04 1.42e-03 0.00e+00 0.00e+00 1.44e-03 8.70e-04 0.00e+00
 0.00e+00 1.05e-03 6.80e-04 5.90e-04 5.10e-04 3.10e-04 5.60e-04 0.00e+00
 4.00e-05 0.00e+00 5.50e-04 1.00e-05 2.00e-05 0.00e+00 1.10e-04 0.00e+00
 1.20e-04 0.00e+00 2.20e-04 7.00e-05 4.00e-05 3.80e-04 2.80e-04 4.00e-05
 7.00e-05 3.00e-04 1.20e-04 6.00e-04 5.80e-04 1.80e-04 5.00e-04 1.20e-04
 2.00e-05 2.00e-05 4.80e-04 2.00e-05 0.00e+00 1.40e-04 4.00e-04 3.00e-05
 0.00e+00 0.00e+00 4.40e-04 1.10e-04 5.00e-05 6.00e-04 2.30e-04 5.00e-05
 1.10e-04 5.30e-04 3.60e-04 6.80e-04 6.70e-04 2.80e-04 4.90e-04 1.30e-04
 6.00e-05 7.20e-04 3.00e-05 9.00e-05 1.10e-04 3.30e-04 6.00e-05 1.30e-04
 7.60e-04 1.30e-04 1.50e-04 1.30e-04 0.00e+00 3.10e-04 2.50e-04 5.10e-04
 0.00e+00 6.00e-05 2.50e-04 2.40e-04 8.00e-05 0.00e+00 0.00e+00 2.70e-04
 0.00e+00 8.00e-05 0.00e+00 7.80e-04 7.00e-05 0.00e+00 0.00e+00 2.50e-04
 1.70e-04 2.00e-05 4.50e-04 3.10e-04 2.00e-05 1.70e-04 4.60e-04 1.30e-04
 3.20e-04 3.50e-04 3.80e-04 2.70e-04 2.00e-04 8.00e-05 1.00e-05 4.10e-04
 0.00e+00 0.00e+00 0.00e+00 2.36e-03 0.00e+00 7.00e-05 1.20e-04 9.40e-04
 0.00e+00 1.90e-04 1.38e-03 7.50e-04 1.90e-04 0.00e+00 1.14e-03 7.30e-04
 5.70e-04 4.20e-04 6.20e-04 0.00e+00 2.20e-04 5.00e-05 1.20e-04 0.00e+00
 0.00e+00 1.90e-04 6.00e-05 1.10e-04 2.10e-04 1.50e-04 1.20e-04 2.90e-04
 4.60e-04 2.10e-04 4.00e-05 3.00e-05 1.70e-04 3.10e-04 1.00e-04 1.70e-04
 3.00e-05 3.90e-04 0.00e+00 6.00e-04 5.60e-04 1.40e-04 3.50e-04 1.00e-04
 1.20e-04 9.00e-05 3.20e-04 2.00e-05 1.70e-04 3.00e-05 4.00e-04 1.50e-04
 0.00e+00 1.60e-04 1.90e-04 9.00e-05 6.00e-05 4.50e-04 3.10e-04 6.00e-05
 9.00e-05 3.70e-04 2.80e-04 6.50e-04 5.30e-04 3.30e-04 8.00e-05 8.00e-05
 5.00e-05 2.50e-04 3.50e-04 4.00e-05 0.00e+00 0.00e+00 1.70e-04 1.30e-04
 0.00e+00 0.00e+00 7.00e-05 1.70e-04 1.00e-05 4.20e-04 2.00e-04 1.00e-05
 1.70e-04 4.80e-04 1.40e-03 4.70e-04 4.00e-04 3.90e-04 4.40e-04 2.00e-04
 1.90e-04 7.20e-04 1.80e-04 1.00e-04 0.00e+00 5.70e-04 1.90e-04 2.00e-04
 8.70e-04 1.20e-04 1.70e-04 0.00e+00 0.00e+00 3.80e-04 2.40e-04 4.80e-04
 6.00e-05 0.00e+00 9.00e-05 6.50e-04 2.00e-05 8.00e-05 1.40e-04 5.80e-04
 1.30e-04 0.00e+00 2.00e-05 1.00e-05 1.60e-04 1.00e-05 1.80e-04 4.40e-04
 8.00e-05 1.40e-04 4.40e-04 3.90e-04 1.40e-04 8.00e-05 3.90e-04 4.10e-04
 8.80e-04 7.30e-04 1.90e-04]

L'attribut LayerError.error du résultat d'apprentissage du bruit contient les générateurs et les taux d'erreur du modèle de Pauli-Lindblad ajusté, qui a la forme

$\Lambda(\rho) = \exp{\sum_j r_j \left(P_j \rho P_j^\dagger - \rho\right)},$

où les $r_j$ sont les LayerError.rates et les $P_j$ sont les opérateurs de Pauli spécifiés dans LayerError.generators.

Options d'apprentissage du bruit

Tu peux choisir parmi plusieurs options à fournir lors de l'instanciation d'un objet NoiseLearner. Ces options sont encapsulées par la classe qiskit_ibm_runtime.options.NoiseLearnerOptions et incluent notamment la possibilité de spécifier le nombre maximum de couches à apprendre, le nombre de randomisations et la stratégie de twirling. Consulte la documentation de l'API NoiseLearnerOptions pour des informations plus détaillées.

Voici un exemple simple montrant comment utiliser NoiseLearnerOptions dans une expérience NoiseLearner :

# Build a GHZ circuit
circuit = QuantumCircuit(10)
circuit.h(0)
circuit.cx(range(0, 9), range(1, 10))
# Choose a backend to run on
service = QiskitRuntimeService()
backend = service.least_busy()

# Transpile the circuit for execution
pm = generate_preset_pass_manager(backend=backend, optimization_level=3)
circuit_to_run = pm.run(circuit_to_learn)

# Instantiate a noise learner options object
learner_options = NoiseLearnerOptions(
    max_layers_to_learn=3, num_randomizations=32, twirling_strategy="all"
)

# Instantiate a NoiseLearner object and execute the noise learning program
learner = NoiseLearner(mode=backend, options=learner_options)
job = learner.run([circuit_to_run])
noise_model = job.result()

Passer un modèle de bruit à une primitive

Le modèle de bruit appris sur le circuit peut également être utilisé comme entrée pour la primitive EstimatorV2 implémentée dans Qiskit IBM Runtime. Il peut être passé à la primitive de plusieurs façons différentes. Les trois exemples suivants montrent comment passer le modèle de bruit directement à l'attribut estimator.options, via un objet ResilienceOptionsV2 avant d'instancier une primitive Estimator, et en passant un dictionnaire au format approprié.

# pass the noise model to the `estimator.options` attribute directly
estimator = EstimatorV2(mode=backend)
estimator.options.resilience.layer_noise_model = noise_model

# Specify options via a ResilienceOptionsV2 object
resilience_options = ResilienceOptionsV2(layer_noise_model=noise_model)
estimator_options = EstimatorOptions(resilience=resilience_options)
estimator = EstimatorV2(mode=backend, options=estimator_options)

# Specify options via a dictionary
options_dict = {
    "resilience_level": 2,
    "resilience": {"layer_noise_model": noise_model},
}

estimator = EstimatorV2(mode=backend, options=options_dict)

Une fois le modèle de bruit passé à l'objet EstimatorV2, il peut être utilisé pour exécuter des charges de travail et effectuer l'atténuation d'erreurs normalement.

Prochaines étapes

Recommandations

En savoir plus sur la configuration de l'atténuation d'erreurs.
Consulter la référence API EstimatorOptions et la référence API ResilienceOptionsV2.
En savoir plus sur les techniques d'atténuation et de suppression d'erreurs disponibles via Qiskit Runtime.
Consulter comment spécifier les options pour les primitives Qiskit Runtime.
Lire Migrer vers les primitives V2.

Vue d'ensemble​

Options d'apprentissage du bruit​

Passer un modèle de bruit à une primitive​

Prochaines étapes​

Vue d'ensemble

Options d'apprentissage du bruit

Passer un modèle de bruit à une primitive

Prochaines étapes