Q-CTRL은 양자 컴퓨터의 지원되지 않는 성능 최적화를 용이하게하는 새로운 AI 기반 도구 세트를 발표했다. 대체로 양자알고리즘은 오류에 취약하여 양자 컴퓨팅의 발전과 발전에 상당한 장벽을 만든다. Q-CTRL의 새로운 자동화된 폐쇄 루프 하드웨어 최적화 도구는 맞춤형 AI 에이전트를 사용하여 양자 알고리즘을 실행하므로 최종 사용자에게 오류가 줄어들고 전반적인 성능이 향상된다.
개발자 및 R & D 팀을위한 Q-CTRL의 플래그십 BOULDER OPAL 소프트웨어와 통합된 자동화된 폐쇄 루프 하드웨어 최적화는 알고리즘 최적화를 동시에 실행하는 동시에 양자 컴퓨터에서 새로운 실험 데이터 / 결과를 얻도록 훈련되었다. 독립형 도구로 사용하거나 양자 실험을 자율적으로 관리하는 기계 학습자 온라인 최적화 패키지 (M-LOOP)와 함께 사용할 수 있다.
사용자는 Q-CTRL Python 패키지를 사용하여 여러 테스트를 빠르게 연속적으로 실행하기 위해 실험 장치에 배치 요청을 수동으로 보낼 수도 있다.
Q-CTRL은 이전에 IBM 양자 컴퓨터에서 새로운 양자 기술을 시연하여 표준 로직 게이트보다 최대 10 배 더 나은 성능으로 개별 큐 비트 (또는 양자 비트)에 대한 양자 로직 게이트를 만들었다. Q-CTRL의 맞춤형 AI 에이전트는 최대 2 배 낮은 오류율로 새로운 멀티 큐 비트 게이트를 자율적으로 감지 할 수도 있다.
"기존 컴퓨터에서 소프트웨어 추상화를 사용하면 프로그래머가 트랜지스터의 작동 방식을 이해할 필요없이 알고리즘을 작성할 수있다. 이 도구를 사용하면 연구원이 양자컴퓨터의 잠재력을 훨씬 쉽게 탐색 할 수 있다."라고 설립자이자Q-CTRL CEO인 Michael J. Biercuk가 말했다.
“양자컴퓨터가 이 도구를 사용하여 스스로 조정하고 세계 최고의 하드웨어 개발 팀이 달성 한 것보다 오류가 적은 양자 논리를 제공하는 것을 보는 것은 매우 놀랍다. 우리는 양자컴퓨터 하드웨어 및 애플리케이션의 개발을 가속화하여 업계가 실제 비즈니스 가치를 제공하는 데 더 가까워 질 것이라고 믿는다.”라고 Biercuk은 덧붙였다.