A IBM apresentou o modelo Directed Execution para o IBM Quantum Compute Service, com o objetivo de oferecer aos pesquisadores controle direto sobre a forma como os circuitos quânticos são transformados, submetidos a ruído e executados antes de serem processados no hardware. Em vez de manter a lógica de mitigação de erros oculta nos servidores da IBM, o modelo permite executar essa lógica no lado do cliente, onde ela pode ser inspecionada, modificada e usada para construir fluxos personalizados, sem abrir mão do desempenho de sistemas com mais de 100 qubits.
O modelo baseia-se em uma nova primitiva de execução chamada Executor. Ela trata o circuito-template e seus parâmetros como operações sobre tensores, permitindo gerenciar grandes famílias de versões do circuito sem compilá-las manualmente. Segundo a IBM, o Executor consegue executar cargas com 5.000 operações aleatórias ou mais e também oferece suporte à varredura entre níveis de ruído, alterações nas regras de medição e conjuntos de parâmetros dentro de uma única tarefa, usando regras de broadcasting semelhantes às do NumPy.
Da execução oculta a um plano inspecionável
As primitivas Sampler e Estimator criavam versões dos circuitos no servidor para melhorar o desempenho ao lidar com experimentos grandes, mas isso tornou o processo de execução mais próximo de uma caixa-preta. O Directed Execution reintroduz um ponto de entrada de baixo nível, mantendo Sampler e Estimator disponíveis como interfaces de alto nível executadas sobre o Executor.
O sistema usa os recursos Boxes e Annotations, introduzidos no Qiskit SDK 2.0 e 2.1, para definir regiões significativas dentro do circuito e descrever as transformações necessárias sobre elas. As anotações prontas incluem Twirl, para aplicar uma rotação Pauli ou Clifford; InjectNoise, para inserir ruído de forma controlável; e ChangeBasis, para controlar a rotação dos qubits para estados de base específicos, entre outras possibilidades.
Em seguida, a biblioteca de código aberto Samplomatic transforma o circuito anotado em duas saídas: um circuito-template inspecionável e uma receita estruturada chamada Samplex, que define como realizar a aleatorização e o pós-processamento clássico. Como essas duas saídas são criadas localmente, o pesquisador pode inspecionar a propagação das transformações antes de enviar o trabalho ao processador quântico.
O que muda na prática para os pesquisadores?
A mitigação de erros executada por Sampler e Estimator tornou-se inspecionável e personalizável, em vez de ser um serviço oculto. A biblioteca Qiskit Noise Learning oferece uma caracterização local do ruído no nível das regiões do circuito, com suporte aos protocolos Pauli-Lindblad e TREX. Já o Qiskit Mitigation inclui implementações de métodos como cancelamento probabilístico de erros (PEC), amplificação probabilística de erros (PEA), TREX e extrapolação para ruído zero usando dobramento de portas (ZNE).
O ambiente de execução local também se tornou mais útil para testes. Ao usar o novo Estimator com um simulador local, é possível aplicar as mesmas opções de mitigação de erros antes de consumir tempo na unidade de processamento quântico. A IBM explica que o modelo FakeKingston simula um dispositivo de 156 qubits, um tamanho inadequado para a simulação local do estado completo; por isso, recomenda verificações aproximadas rápidas por meio de simulação Clifford.
A IBM apresenta um exemplo que combina PEC, Shaded Lightcones, TREX e pós-seleção em um único fluxo. Segundo os resultados mencionados no material, o Shaded Lightcones reduziu em cerca de 3,4 vezes o custo de amostragem do PEC, mantendo precisão semelhante dentro da configuração do modelo de ruído completo.
Relação do modelo com a correção quântica de erros
O Directed Execution não se limita à mitigação de erros. A IBM afirma que o mesmo controle local também apoia pesquisas em correção de erros, incluindo correção quântica de erros por pós-seleção e experimentos com códigos de superfície. A empresa menciona que um estudo no IBM Quantum Nighthawk aplicou um código de superfície de distância 5 e melhorou a taxa de erro lógico por rodada em até 2,8 vezes, identificando alguns dos componentes de pior desempenho e direcionando o código ao redor deles.
O controle se estende ao nível dos pulsos, incluindo o tempo das portas, a reinicialização rápida dos qubits e a leitura de informações de medição suaves antes da classificação. No entanto, esses recursos não significam que a correção quântica tenha se tornado um problema resolvido; eles oferecem uma plataforma experimental mais transparente para estudar os métodos, enquanto os resultados mencionados continuam associados a experimentos e ferramentas específicos.
Disponibilidade e limitações
As primitivas locais Sampler e Estimator foram lançadas na versão 0.50.0 do qiskit-ibm-runtime, e a IBM afirma que os usuários das interfaces atuais geralmente precisam apenas atualizar as instruções de importação, mantendo o corpo do código em funcionamento. A empresa também lançou uma ferramenta de código aberto chamada migrate-qiskit-ibm-runtime para ajudar a migrar códigos de versões antigas, incluindo V1 e as antigas primitivas V2 no servidor.
O principal valor aqui está em transferir o controle e a transparência para o pesquisador, não em lançar um novo hardware quântico. O uso direto do Executor continua adequado para quem precisa construir fluxos personalizados ou testar novos protocolos, enquanto os demais usuários podem continuar usando Sampler e Estimator. O grau de benefício que cada experimento obterá com a mitigação ou a correção continua relacionado ao modelo de ruído, ao custo das amostras e à natureza do circuito e do hardware utilizado.