IBM Quantum 中的 Algorithmiq 量子实用路径演示 - 高性能计算新闻分析 |高性能计算内部

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赫尔辛基和弗吉尼亚州约克镇，4 年 2023 月 XNUMX 日：Algorithmiq 是一家为生命科学开发量子算法的扩展公司，该公司表示，它已经在 IBM 的硬件上运行了迄今为止最大规模的错误缓解实验之一。该公司表示，这使得 Algorithmiq 和 IBM 能够实现现实世界用例的量子效用。

该实验是在 IBM Nazca（127 量子位 Eagle 处理器）上使用 Algorithmiq 的错误缓解算法运行的，使用 50 个活动量子位 x 98 层 CNOTS，因此总共有 2402 个 CNOTS 门。该领域的这一重要里程碑是两个团队合作的结果，他们于 2022 年联手，旨在实现量子优势化学。

量子计算机在运行时仍然存在高水平的错误，这阻碍了在硬件上执行有意义的大规模计算。目前，量子计算面临的最大挑战之一是克服执行中的此类噪声。错误缓解技术旨在在出现错误时启用算法。然而，随着问题规模和量子比特数量的增加，它们通常会变得运行时效率非常低。可扩展的错误缓解是 Algorithmiq 药物发现平台 Aurora 的核心，而这正是在 IBM 最受期待的年度量子峰会上得到验证的。 IBM 向其客户和密切合作伙伴展示量子领域的最新进展，并揭示明年的硬件开发路线图。

结果是使用以下方法获得的算法专有的张量网络错误缓解 (TEM) 技术应用于与 IBM 苏黎世的 Ivano Tavernelli 团队合作进行的一项实验，该实验是与都柏林三一学院的 John Goold 团队联合设计的。即使电路深度增加，这种强大的技术也能完全减轻噪声，在这种情况下，最好的误差减轻方法通常无法发挥作用，并且几乎无法恢复量子信号（值接近 0）。

Algorithmiq 的方法能够在以前的一些错误缓解方法在测量开销方面难以显着改进的情况下恢复信号，这意味着在数小时而不是数十年内计算速度要快得多。

这些实验的影响为大规模应用量子计算奠定了必要的基础，这在通往容错时代的道路上仍然具有重要意义。

Algorithmiq 联合创始人兼首席执行官 Sabrina Maniscalco 教授表示：“很荣幸能够在 IBM 峰会上与 IBM 团队一起展示这一成功的里程碑。今天进一步验证了 Algorithmiq 的核心错误缓解技术的强大功能，并将支持针对特定用例的大规模实验，引领我们进入真正商业应用的量子实用时代。作为一名教授，我花了 20 多年的时间致力于噪声量子系统的研究，我从未想过这种类型的实验会这么快成为可能。不用说，我对我们为 2024 年设定的目标感到非常兴奋。今天的结果只是一个开始！”

继宣布错误缓解技术之后，Algorithmiq 首席执行官兼联合创始人 Sabrina Maniscalco 回到舞台，展示了该团队最新发布的结果所取得的其他关键成就，这次是与阿斯利康、IBM 和 Hartree 中心合作开发的一种新颖方法适合研究用相同量子力学处理电子和原子核的质子转移反应。与现有方法相比，后者与 Algorithmiq 的硬件适应费米子到量子位映射和编译算法相结合，大大降低了量子硬件要求（我们观察到噪声操作数量减少了 54%），并为第一个硬件奠定了基础实验。

Algorithmiq 首席科学官兼联合创始人吉列尔莫·加西亚-佩雷斯 (Guillermo García-Pérez) 表示：“这些结果的重要性证明了我们关键推动因素的力量，即信息完整的测量，当与一流的硬件相结合时，这些测量将成为任何可扩展量子模拟的垫脚石，任何有意义的应用的基础。”

为了巩固 Algorithmiq 在量子化学软件领域的领先地位，IBM 在最新博客中宣布，该初创公司将成为 Algorithmiq 的新所有者气套件性质代码，IBM 精心策划的化学量子社区。这一消息是 Qiskit 生态系统一系列变化的一部分，欢迎外部合作伙伴维护存储库，并让社区在算法和应用程序的开发中发挥更大的作用。

Algorithmiq 首席技术官兼联合创始人 Matteo Rossi 评论道：“我们很高兴成为 Qiskit Nature 值得信赖的新代码所有者。凭借我们团队在量子化学和量子计算方面最先进方法的专业知识，并通过与社区密切合作，我们的目标是开发软件，使研究人员和公司能够解决自然科学领域未来的深刻量子模拟挑战”。

Algorithmiq 的新颖测量方法与其最先进的化学方法相结合，使该团队能够从 Wellcome Leap 获得高达 4.25 万美元的资金，与合作伙伴一起设计癌症预防和治疗中的新光子药物相互作用， IBM 和克利夫兰诊所。

有关 IBM 峰会上展示的最新实验的更多信息已在 Algorithmiq 的博客中发布相关信息以及 arxiv 中的 TEM 论文相关信息.