FirstQFMのモデルがQuantWareハードウェア上の2量子ビット接続を向上

FirstQFMは、量子基盤モデルを適用することで、QuantWareのContralto-D21量子プロセッサにおいてゲート時間を33%短縮したことを報告しました。これは、ゲート忠実度を損なうことなくランダム化ベンチマークを通じて検証されました。このモデルは、Quantum Machinesからのキャリブレーションデータを使用して最適化されたパルスレベルのゲートを生成し、最適化を量子ハードウェアから古典計算へと移行させました。

研究者らはまた、5つの量子ビットペアの改善を特定しました。これは、独立したハードウェア実行によって確認された、より高いBell-state忠実度を示しており、もつれと2量子ビットキャリブレーションの課題に取り組む上での重要な一歩となります。「FirstQFM’sの独自で特許取得済みの基盤モデルは、量子ハードウェアの動作特性を学習し、その情報を使用してシステムのパフォーマンスを向上させるように構築されています」と、FirstQFMのCEO兼共同創設者であるVish Ramakrishnanは述べています。

FirstQFMモデルがQuantWare QPU上で33%高速なシングル量子ビットゲートを達成

最適化を古典計算リソースに移行することで、FirstQFMは、限定的で高価な量子プロセッシングユニット時間の需要を削減します。これは量子計算をスケールさせるための重要なステップです。モデルの影響はシングル量子ビット操作にとどまらず、キャリブレーションが伝統的に困難で、もつれの作成に不可欠な2量子ビットゲートのパフォーマンスにおいても改善が確認されました。FirstQFMのアプローチは、より高いBell-state忠実度を示す5つの量子ビットペアを特定し、各強化はIsraeli Quantum Computing Centerでの独立したハードウェア実行を通じて確認されました。

これらの成果の基盤はモデルの設計にあり、LeonardoスーパーコンピュータやCUDA-Q platformを含むNVIDIAの加速計算ハードウェアおよびソフトウェアを使用しています。FirstQFMは、これらのリソースを使用して基盤モデルを開発した後、それをQuantWareプロセッサに適用し、微調整を行いました。

同社によれば、この古典と量子の計算インフラストラクチャの統合により、チームはキャリブレーションデータを効率的に分析し、最適化されたゲート実装を生成することが可能になりました。超伝導量子プロセッサの複雑さが増すにつれて、キャリブレーションは増大する制御の問題となっており、より多くの量子ビットとカプラーがより多くの動作パラメータやデバイス相互作用の可能性をもたらしています。FirstQFMは、21-qubitデバイスで利用可能な最適化の範囲を拡大し、より大規模なVIO-based量子プロセッシングユニットに向けたQuantWareの進展を見据えて、ソリューションをスケールさせる意向です。

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