OrQstrator es un marco modular para la optimización de circuitos cuánticos en la era NISQ. Basado en aprendizaje de refuerzo profundo (DRL), selecciona y utiliza inteligentemente tres optimizadores de circuitos complementarios: un reescritor de circuitos basado en DRL que reduce la profundidad y el número de puertas mediante secuencias de reescritura aprendidas; un optimizador específico de dominio que realiza una resíntesis de puertas locales eficiente y optimización numérica; y un generador de instancias de circuitos parametrizados que mejora la compilación optimizando circuitos plantilla durante la transformación de conjuntos de puertas. Un motor de coordinación central aprende políticas de coordinación basadas en la arquitectura del circuito, las restricciones de hardware y las características de rendimiento que tienen en cuenta el backend, como el número de puertas, la profundidad y la fidelidad esperada, para ajustar estos módulos. Aprovecha técnicas de vanguardia existentes, como los analizadores NISQ, para adaptarse a las restricciones del backend y generar circuitos optimizados para la transpilación y ejecución con conocimiento de hardware.
