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Muito de a empolgação em torno dos computadores quânticos decorre da possibilidade de usar algoritmos quânticos para resolver problemas intratáveis com computadores padrão ou “clássicos”. Vários exemplos notáveis de aceleradores quânticos foram descobertos, particularmente com aplicações em criptografia e química.
Apesar dessas aplicações empolgantes, os computadores quânticos não são uma panacéia para a computação; para alguns problemas, os algoritmos quânticos não fornecem nenhuma vantagem ou fornecem apenas uma vantagem menor. Em seu estado atual de desenvolvimento, a computação quântica é extremamente sensível a ruídos e fatores perturbadores no ambiente. Isso torna a computação quântica “ruidosa”, pois os bits quânticos (ou qubits) perdem informações quando ficam fora de sincronia, um processo conhecido como decoerência.
Supressão de erros de Q-Ctrl para melhores algoritmos quânticos
Para fornecer um meio para reforçar o desenvolvimento da tecnologia quântica, com sede em Sydney Q-Ctrl
oferece software de infraestrutura de controle quântico, chamado Fire Opal, para profissionais de P&D e usuários finais de computação quântica. O Fire Opal conecta representações intermediárias, como QASM, a instruções específicas de hardware com técnicas de supressão de erros determinísticas incorporadas, projetadas para minimizar o ruído e a decoerência e maximizar o sucesso algorítmico quando executado no hardware. Essa tecnologia fundamental também se aplica a uma nova geração de sensores quânticos e permite que o Q-Ctrl molde e sustente todas as aplicações da tecnologia quântica.
Desde 2018, Q-Ctrl tem sido um membro inaugural da IBM Quantum Startup, e atualmente é apoiado pela Square Peg Capital, Sierra Ventures, Sequoia Capital China, Data Collective, Horizons Ventures, Main Sequence Ventures, In-Q-Tel, Airbus Ventures e Ridgeline Partners.
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Automatizando e simplificando algoritmos quânticos com Classiq
A maioria recentemente, Q-Ctrl anunciou uma parceria com inicialização de software de desenvolvimento de algoritmo quântico baseado em Tel Aviv Classiq
para fornecer uma plataforma de ponta a ponta para projetar, executar e analisar algoritmos quânticos. A plataforma Classiq cria automaticamente circuitos quânticos otimizados em uma representação intermediária a partir de modelos funcionais de alto nível. Especificamente, a solução Classiq permite que qualquer desenvolvedor de algoritmos trabalhe com descrições funcionais de algoritmos de alto nível e produza circuitos quânticos completos, automatizando e simplificando o difícil processo de criação de algoritmos quânticos.
O A nova parceria integrará a plataforma Quantum Algorithm Design da Classiq com as técnicas de controle quântico da Q-Ctrl projetadas para aumentar o desempenho do hardware. A integração fornecerá uma interface única na qual os desenvolvedores podem usar ambas as soluções para criar algoritmos e executá-los com técnicas de redução de erros de alto desempenho, simplificando o processo de ponta a ponta para obter informações úteis de computadores quânticos. As tecnologias desenvolvidas por ambas as empresas visam reduzir a necessidade de os usuários possuírem profundo conhecimento em computação quântica, permitindo que os desenvolvedores se concentrem em aplicativos específicos de domínio que mais importam para eles.
“O objetivo dessa integração é entregar a utilidade e os benefícios da computação quântica para uma base expandida de desenvolvedores de algoritmos em empresas e universidades. O Classiq será responsável pela integração relevante com suas ferramentas de software, aproveitando o suporte do Q-Ctrl”, disse Aravind Ratnam, diretor de estratégia da Q-Ctrl, ao VentureBeat.
Reunindo tudo para ajudar os desenvolvedores sem experiência quântica
Os usuários poderão desenvolver na plataforma do Classiq enquanto incorporam as ferramentas de aprimoramento de hardware do Q-Ctrl “sob o capô”. A plataforma Quantum Algorithm Design da Classiq pode pegar modelos funcionais de alto nível e transformá-los em circuitos quânticos, que serão otimizados automaticamente pelo software de infraestrutura da Q-Ctrl. Essas ferramentas são independentes de hardware, o que significa que podem ser executadas em uma ampla variedade de fornecedores de hardware quântico.
Um componente adicional da oferta Q-Ctrl é sua plataforma de tecnologia educacional, batizada de Black Opal. Como uma extensão opcional para a integração da solução, o Black Opal será oferecido aos clientes para sua própria educação e treinamento através do portal Classiq. As extensões futuras podem incluir o co-desenvolvimento de um caminho de habilidade Black Opal focado explicitamente na educação para a plataforma Classiq.
“Classiq e Q-Ctrl forneceram um ajuste natural, pois vimos imediatamente como nossas soluções abordavam diferentes partes do fluxo de trabalho de um desenvolvedor”, disse Ratnam. “Muitos desenvolvedores veem o design de algoritmos como uma grande barreira ao uso de nossas ferramentas, então nosso conjunto de ferramentas combinado torna isso mais acessível e fácil de começar. Unir nossas soluções fez todo o sentido.”
No momento, a oferta integrada estará disponível para os clientes diretamente através da plataforma Classiq. Inicialmente, Classiq e Q-Ctrl trabalharão em conjunto com clientes corporativos (independentemente de qual parte traz o cliente), para aprender sobre casos de uso e obter feedback. Classiq e Q-Ctrl precificarão seus componentes de solução (IP, tempo e material) com base na natureza do caso de uso, complexidade da integração e contexto do cliente.
Os clientes podem usar essas ferramentas prontas para usar para obter mais do hardware atual e criar algoritmos quânticos para resolver alguns dos problemas computacionais mais difíceis do mundo, como finanças , aprendizado de máquina quântica para descoberta de drogas e problemas de otimização para logística.
ajudá-los a alcançar o desempenho aprimorado do algoritmo do hardware quântico, que geralmente é propenso a ruídos e erros”, disse Ratnam. “Juntos, pretendemos expandir o acesso ao design de algoritmo quântico e às ferramentas de correção e otimização de erros para uma base mais ampla de desenvolvedores, com ou sem conhecimento quântico profundo.”
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