De acordo com pt.wedoany.com-A plataforma quântica qBraid anunciou uma série de extensões de infraestrutura e avanços algorítmicos, visando consolidar seu pipeline de desenvolvimento híbrido quântico-clássico. Essas atualizações tornam o qBraid um alvo remoto dentro do framework NVIDIA CUDA-Q, expandem o cluster de hardware de unidades de processamento gráfico sob demanda do qBraid Lab e implantam o agente de codificação automatizada AlphaEvolve do Google Cloud para resolver gargalos de recursos em simulações de química quântica tolerantes a falhas.
Por meio de sua integração como alvo remoto dentro do NVIDIA CUDA-Q, os desenvolvedores podem usar o conjunto de ferramentas do compilador nativo nvq++ para compilar diretamente kernels quânticos e despachá-los para o hardware físico suportado pelo qBraid. Essa arquitetura permite que os usuários, com uma única chave de API do qBraid, direcionem backends de hardware de fornecedores como Rigetti, IonQ, IQM e QuEra, ajustando flags de máquina em instruções de execução. O pipeline inclui acesso ao simulador gratuito de vetor de estado de representação intermediária quântica do qBraid, suportando submissão assíncrona e persistência de disco futura para cargas de trabalho de até 30 qubits e 2000 disparos.
Para suportar cargas de trabalho híbridas intensivas, como simulação de redes tensoras, otimização variacional e decodificação de correção de erros por redes neurais, o qBraid Lab expandiu sua infraestrutura, oferecendo acesso sob demanda a mais de 20 tipos de instâncias de GPU. O cluster de pagamento por uso, orquestrado pelo CTO do qBraid, Ryan Hill, elimina o atrito de capacidade reservada, permitindo que os usuários iniciem configurações diretamente no ambiente JupyterLab baseado em navegador ou no VS Code. Os níveis de computação disponíveis abrangem várias gerações de hardware, incluindo: arquitetura Blackwell NVIDIA B200, arquitetura Hopper NVIDIA H200, NVIDIA H100 e NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchip, arquiteturas Ampere e Ada Lovelace NVIDIA A100, NVIDIA L4, NVIDIA L40S, RTX 4090, RTX 5090 e RTX 6000 Ada. Esses perfis de instância suportam a execução nativa de modelos de calibração quântica dedicados, como a série NVIDIA Ising Open AI, que são pré-configurados para execução com a pilha de compilação CUDA-Q.
Para a camada matemática fundamental da química quântica, a equipe de pesquisa do qBraid, incluindo o Dr. Kenny Haydrich, James Brown e Tarini Hadika, em colaboração com o programa de acesso antecipado AlphaEvolve do Google Cloud, otimizou a codificação de férmions para qubits. Devido ao espaço de busca exponencial, com mais de 10^50 configurações possíveis para moléculas de 8 orbitais, converter a estrutura eletrônica molecular em operadores de qubits apresenta um desafio de design significativo. Utilizando o modelo Gemini em loops evolutivos, o agente AlphaEvolve iterou modificações em estruturas Python iniciais com base na família proprietária Generalized Superfast Encoding do qBraid, avaliando aproximadamente 1500 variantes de programa em um placar de validação rigoroso e inquebrável. As regras de codificação geradas por IA resultantes contornaram com sucesso as restrições tradicionais de design manual, alcançando um código de correção quântica de erros de distância 5 em Hamiltonianos moleculares densos, enquanto o melhor design humano anterior atingia apenas distância 3. Quando validado em sistemas químicos retidos nunca vistos durante o treinamento do modelo, como hidreto de berílio e água, o código gerado manteve a proteção de distância 5. As novas estruturas descobertas reduziram a taxa de erro lógico em 3,4 a 7,9 vezes sob decodificação exata, enquanto exigiam 4,2 a 5,0 vezes menos qubits de dados do que os caminhos de compilação tolerantes a falhas padrão, reduzindo assim a sobrecarga de hardware físico necessária para simulações moleculares profundas.
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