Un equipo propone un nuevo paradigma para compilar circuitos cuánticos más eficientes mediante agentes de inteligencia artificial, siempre que las subrutinas críticas del circuito presenten una estructura verificable clásicamente. Cuando estas subrutinas se componen exclusivamente de lógica clásica reversible, operaciones de fase y descomputación basada en medición, su ejecución puede simularse eficientemente para entradas clásicas. Esta propiedad permite certificar la síntesis aproximada del circuito mediante una forma de pruebas de fuzzing, bajo supuestos adecuados sobre la distribución de entradas.

El patrón ya se había explotado recientemente para mejorar circuitos de criptoanálisis cuántico. Ahora, los autores subrayan la flexibilidad del enfoque con tres aplicaciones destacadas: el cálculo de 1/√x, que limita las simulaciones en espacio real del operador de Coulomb relevantes para modelar reactores de fusión por confinamiento inercial; la decodificación de códigos Reed-Solomon, que frena el algoritmo de interferometría cuántica decodificada al resolver aproximadamente el problema de intersección óptima de polinomios; y las tablas de consulta cuánticas junto con la aplicación controlada de rotaciones de Givens, que condicionan los algoritmos cuánticos más eficientes para simular química en segunda cuantización.

Los investigadores presentan implementaciones de referencia de estos algoritmos y explican cómo pueden restringirse y verificarse para servir de base a una competición en Kaggle, concebida para acelerar la investigación asistida por IA en la optimización de su compilación.