Core Concepts
量子コンピューティングの進化に伴い、量子ソフトウェアの複雑性も高まっている。効率的で保守性、再利用性、コスト効率の高い量子ソフトウェアを実現するには、成熟したソフトウェアエンジニアリングアプローチを設計、開発、運用の各段階で適用する必要がある。
Abstract
本論文では、量子ソフトウェアエンジニアリング(QSE)の主要な研究領域について概説し、今後10年間の主要な課題を議論している。
サービス指向コンピューティング:
- 量子ハードウェアとソフトウェアの相互運用性を確保するための標準化が必要
- プラットフォームの独立性を高める必要がある
- 需要と容量の管理、特に量子リソースの制限への対応が重要
- 量子ソフトウェア開発に適したワークフォースの育成が課題
モデル駆動型エンジニアリング:
- 高レベルの抽象化モデルの開発が重要
- ソフトウェアの保守性と進化性を高めるための手法が必要
- 効率的なコード生成と実行オーケストレーションの実現が課題
テストと デバッグ:
- 効率的なテストオラクルの開発
- テストの拡張性の向上
- シミュレータからリアルな量子コンピュータへの移行
プログラミングパラダイム:
- 量子回路の複雑性への対処
- 再利用可能で合成可能な量子ソフトウェアの開発
- 量子コンピューティングに適した新しい抽象化の検討
ソフトウェアアーキテクチャ:
- 古典コンピューティングと量子コンピューティングの統合に関する要因の調査
- ハイブリッドシステム向けのデザインパターンの定義
- 実践的な適用に関する実証的な研究
ソフトウェア開発プロセス:
- ハイブリッドシステムの反復的な開発モデルの管理
- 量子ソフトウェア開発における特有のリスク管理
- 量子認識のあるアジャイルツールチェーンの開発
Stats
量子コンピューティングは、古典コンピューターでは解くのが困難な問題を合理的な時間内に解くことができる。
量子アルゴリズムは、量子ニューラルネットワークの完璧な学習など、重要な操作上の利点も提供できる。
量子コンピューターは現在ノイズの多い中規模量子(NISQ)段階にあるが、Variational Quantum Algorithmsなどの近似手法により、すでに有用性を示している。
Quotes
「量子ソフトウェアエンジニアリングは、量子ソフトウェアの開発、運用、保守のための健全なエンジニアリング原則の使用」と定義されている。
「量子ソフトウェアは、古典コンピューティングと量子コンピューティングの融合モデルを採用する可能性が高い」と指摘されている。