Ich habe einen Simulator des tschechischen Quantencomputers gebaut. Jetzt können Sie ihn kostenlos von zu Hause ausprobieren

Vor fünf Tagen habe ich zum ersten Mal eine Schaltung an den echten Quantencomputer VLQ in Ostrava geschickt. Heute liegen 24 reale Jobs, Hunderte Schaltungen, mehrere sehr genaue Messungen, einige nützliche Sackgassen und eine unangenehme Antwort hinter mir: Mein ursprüngliches Flaggschiff-Experiment würde auf aktueller Hardware keinen Durchbruch liefern, sondern ein selbstsicher falsches Ergebnis.

Das ist kein Scheitern. Genau dieses Ergebnis sollte ein gutes Experiment liefern, bevor das gesamte Budget ausgegeben wird.

In der Zwischenzeit habe ich VLQ Lab gebaut, einen interaktiven Simulator eines konkreten tschechischen Quantencomputers. Er kann Schaltungen zusammensetzen und übersetzen, den Amplitudenfluss anzeigen, die tägliche Kalibrierung abrufen, Fehler und Kosten auf der QPU abschätzen und die Vorhersage mit dem vergleichen, was tatsächlich von der Maschine zurückkam.

Sie können ihn direkt unter qlab.alphai.cz öffnen. Jeder kann sich über Google oder mit einer beliebigen E-Mail-Adresse anmelden. Der Simulator selbst läuft im Browser und ist kostenlos und unbegrenzt; nur die serverseitigen Funktionen von Alpha Wolf und die Sprachausgabe sind limitiert.

Vier Begriffe reichen für technisch nicht versierte Leser. Ein Qubit ist nicht eine „Null und eine Eins gleichzeitig“, sondern ein Zustand, den man sich wie einen Pfeil im Weltraum vorstellen kann. Ein Gate ist eine Operation, die den Zustand ändert. Verschränkung bedeutet, dass zwei Qubits eine gemeinsame Beschreibung haben, auch wenn jedes einzeln zufällig aussieht. Ein Schuss ist eine Ausführung der Schaltung und eine Ablesung des Ergebnisses; Daher wird derselbe Kreislauf tausende Male wiederholt.

Jeder kann VLQ Lab ausprobieren

Die Whitelist ist keine Zugangshürde mehr. Nach der Anmeldung erhält jeder den vollständigen Simulator und einen grundlegenden Zugang zum Assistenten:

Die aktuellen Limits werden nach der Anmeldung angezeigt. Wer einen größeren Zugang für Lehre, Forschung oder eigene Experimente benötigt, kann mich kontaktieren.

Die Anmeldung funktioniert über Google oder über einen einmaligen Link an eine beliebige E-Mail-Adresse.

Wer bezahlt das? VLQ Lab ist kostenlos und werbefrei. Die öffentliche EuroHPC-Zuteilung deckt die Rechenzeit auf VLQ. Alpha Industries s.r.o. bezahlt die Entwicklung des Simulators, den Server, die Domain, die Sprachausgabe und das Sprachmodell hinter Alpha Wolf. Keine Frage an den Wolf wird aus der zugeteilten Rechenzeit finanziert. Die Limits schützen die privat bezahlte Kapazität und verteilen sie auf möglichst viele Menschen.

Warum ich mit einem Simulator begann, nicht mit einer Schaltung

Im Projekt EU-26-106 wurden mir über EuroHPC 50.000+ QPU-Sekunden zugeteilt. Ich untersuche, ob die Auswahl eines Panels von Sprachmodellen als quadratisches Optimierungsproblem formuliert werden kann und ob der hybride quantenklassische QAOA-Algorithmus dabei helfen könnte.

Bis Ende August hatte ich 24 Jobs an die physische Maschine gesendet. Bereits diese erste Serie lieferte Erkenntnisse, die den weiteren Plan grundlegend verändern, obwohl sie nur einen kleinen Teil der zugeteilten Zeit nutzte.

Zunächst brauchte ich eine Umgebung, in der Fehler kostenlos gemacht werden können. Ein üblicher idealer Simulator ignoriert genau das, was bei heutigen Quantengeräten entscheidend ist: Rauschen, Dekohärenz, Auslesefehler, Chip-Topologie und die tatsächliche Übersetzung der Schaltung.

Daher simuliert VLQ Lab keinen abstrakten Quantencomputer. Es wird versucht, einen konkreten 24-Qubit-VLQ zu modellieren, der von IQM gebaut und von IT4Innovations in Ostrava betrieben wird.

Chip-Aufbau: In der Mitte ist kein Qubit

Vierundzwanzig supraleitende Qubits um den CR1-Resonator. Die Farbe drückt die Qualität entsprechend der gewählten Tageskalibrierung aus, die Qubits der aktuellen Aufgabe sind grün und das Kreuz weist auf ein vorübergehend nicht verfügbares Element hin.

VLQ arbeitet bei etwa 10 Millikelvin, etwa einem Hundertstel Grad über dem absoluten Nullpunkt. Seine Architektur ähnelt einem Seestern. In der Mitte befindet sich kein weiteres Qubit, sondern ein CR1-Resonator, der als Transferstation fungiert.

Wenn zwei Qubits eine gemeinsame Operation ausführen sollen, wird der Zustand von einem mit einem MOVE-Gate zum Resonator verschoben, dort findet CZ statt und der Zustand wird zurückgegeben. Der Vorteil ist elegant: Alle Qubits sind hinsichtlich der Konnektivität gleich weit entfernt. Der Nachteil ist nicht weniger wichtig: Es gibt nur einen Resonator, sodass die Zwei-Qubit-Operationen sequentiell über ihn erfolgen.

Es war dieses Merkmal, das letztendlich die meisten Unterschiede zwischen der ersten Version des Simulators und der physischen Maschine erklärte.

Schaltungsbaukasten: Was die Maschine wirklich kann

Mit der Palette können Gates gezogen oder angeklickt werden. Türkis kann direkt VLQ sein, Lila muss per Resonator übersetzt werden.

Der Benutzer kann die Schaltung wie mit einem Baukasten zusammensetzen. Der Simulator unterscheidet sofort zwischen dem Gezeichneten und dem, was die Hardware physisch ausführen kann. Der native VLQ-Satz ist überraschend klein: PRX, RZ, CZ und MOVE. Hadamard, CNOT, SWAP und andere Lehrbuch-Gates müssen zerlegt werden.

CNOT ist eine Note im Lehrbuch. Auf dem Stern bedeutet VLQ zwei Hadamard-Tore, zwei MOVE-Pfade und ein CZ.

MOVE überträgt den Qubit-Zustand zum Resonator und zurück. Es ist eine Besonderheit der IQM-Sternarchitektur und gleichzeitig ihr geschäftigster Teil.

Die Karte jedes Tors enthält eine Beschreibung, eine Matrix, eine Dirac-Notation und die tatsächlichen Kosten der Übersetzung. Dies ist nicht nur eine Lehrbuchdekoration. Eine Schaltung mit zwanzig Logikgattern kann, wenn sie übersetzt wird, Hunderte von physikalischen Operationen enthalten und ein völlig anderes Verhalten aufweisen, als ihre Zeichnung vermuten lässt.

Amplitudenfluss: Sehen Sie, woher die Antwort kam

Klingelstatus Schritt für Schritt. Die Spuren zeigen, wohin die Amplitude fließt; gestrichelte Äste sind unterbrochen. Nachfolgend sind die resultierenden Wahrscheinlichkeiten und Bloch-Sphären beider Qubits aufgeführt.

Das Histogramm am Ende zeigt, was herausgekommen ist. Der Fluss der Amplituden zeigt warum. Nach dem Hadamard-Gatter spaltet sich der Staat, der CNOT verbindet den Zweig 00 mit 11 und die interferierenden Pfade können sich gegenseitig verstärken oder aufheben.

Ich denke, das ist eine bessere Erklärung für Quantencomputing als das populäre Sprichwort, dass ein Computer „alle Möglichkeiten auf einmal ausprobieren wird“. Nur die Optionen auszuprobieren hilft nicht. Der Algorithmus muss dafür sorgen, dass die Amplituden der falschen Antworten aufgehoben und die richtigen verstärkt werden.

Wie viel wird das Experiment kosten?

VLQ Lab unterscheidet zwischen Gate-Zeit, Nachbearbeitungszeit, Mindestauftragspreis und Anzahl der Aufnahmen. Der Zeitplan ermöglicht die Serialisierung von Zwei-Qubit-Operationen über CR1.

Die Abrechnung überraschte mich zunächst. Berechnet werden weder die reale Wartezeit noch allein die Gate-Zeit. Laut IT4I-Dokumentation liegt die obere Schätzung bei etwa 400 Mikrosekunden pro Shot: bis zu 50 Mikrosekunden für die Schaltung und etwa 350 Mikrosekunden für die Nachbearbeitung. Darüber hinaus gilt für jeden gesendeten Job eine Mindestberechnung von 0,9 QPU-Sekunden.

Daraus ergibt sich eine praktische Grenze von 2.250 Shots pro Job. Darunter zahle ich dasselbe, auch wenn weniger Arbeit ausgeführt wird. Deshalb bündele ich Schaltungen. Acht Bell-Test-Schaltungen mit jeweils 320 Shots passten in einen einzigen Job zum Mindestpreis. Sie einzeln zu senden wäre um ein Vielfaches teurer.

Mein Protokoll verschweigt auch fehlgeschlagene Läufe nicht. Die wichtigste Lektion war einfach: zuerst lokal über IQMFacadeBackend transpilieren und validieren, erst dann an die QPU senden. Durch lokale Prüfungen lassen sich die meisten Fehler erkennen, bevor sie zugeteilte Zeit verbrauchen.

Vier Schritte, in denen das Modell die Realität erlernte

1. Die historische Kalibrierung hat aufgehört, die Gegenwart vorherzusagen

Ich begann mit dem nützlichen Repository JiriTomcala/FakeVLQ, das Jiří Tomčala von IT4I veröffentlicht hat. Es enthält drei Schnappschüsse realer Kalibrierungen aus März und Mai sowie einen Generator für Rauschprofile.

Als ich den Mai-Schnappschuss mit der aktuellen Messung vom 26. August verglich, betrug die Korrelation nur +0,015; unter den fünf besten Qubits gab es keine Überschneidung. Das ist kein Fehler des Repositorys, sondern ein Beleg für Hardware-Drift. Alte Kalibrierungen eignen sich hervorragend zur Untersuchung von Veränderungen, nicht zur Auswahl der heutigen Qubits.

Der Simulator lädt daher beim Start die öffentliche Live-Kalibrierung von VLQ. Die API zeigt den aktuellen Zustand und kann eine bestimmte Kalibrierung über ihre ID zurückgeben, bietet aber keine durchsuchbare Historie. Wer einen Schnappschuss nicht rechtzeitig speichert, findet ihn später möglicherweise nicht wieder. Die drei Frühlingskalibrierungen in FakeVLQ sind deshalb ein wertvoller öffentlicher Nachweis des Drifts. Inzwischen archiviere ich auch meine eigenen Kalibrierungen.

2. Das Modell war bei kleinen Schaltungen pessimistisch und bei größeren optimistisch

Bei zwei und vier Qubits war die Hardware besser als vom Simulator erwartet. Bei acht Qubits ist es noch schlimmer. Das Modell konnte also nicht erfassen, wie schnell die Qualität mit der Breite der Schaltung abnimmt.

3. Qubit altert entsprechend der Gesamtstundenzahl

Der Fehler lag in meinem Dekohärenzmodell. Jedes Qubit alterte nur für die Dauer seiner eigenen Gates. In Wirklichkeit wartet es jedoch während der gesamten Zeit, in der die anderen Qubits nacheinander den einzigen Resonator durchlaufen.

Eine typische Sechs-Qubit-Schaltung mit 24 CZ-Gattern benötigte 5,25 Mikrosekunden, während das erste Modell nur 1,18 Mikrosekunden für jedes Qubit zählte. Nach der Korrektur sank die prognostizierte Retention von 0,48 auf 0,18 und lag damit in derselben Größenordnung wie die gemessenen 0,16. Das ist kein direkter Vergleich: Das Modell verwendete eine März-Kalibrierung mit p = 2, die Messung vom 26. August dagegen p = 1. Entscheidend ist, dass sich das Modell in die richtige Richtung bewegt hat.

4. Spiegelschaltungen enthüllten das Gesetz der Fehlerskalierung

Für den Spiegeltest führe ich eine Zufallsschaltung U und direkt danach ihre Umkehrung U† aus. Das korrekte Ergebnis ist immer |0…0⟩ und kann daher nicht hinter der Wahl einer Metrik verborgen werden.

Die 1,36 % sind also nicht der Fehler des CZ-Gatters allein. Der Wert schätzt die gesamte zusammengesetzte logische Operation für ein Qubit-Paar: CZ 0,61 % + 2× MOVE 0,38 %.

Der Fehler einer Operation ist keine universelle Konstante. Wenn die Schaltung wächst, belegt ein Gate den Resonator, während alle anderen Qubits weiter dekohärieren. Das ist nicht nur eine Eigenschaft des Gates, sondern der gesamten Schaltung: Je mehr Qubits warten, desto teurer wird jede Zwei-Qubit-Operation. In meinem Aufbau tat das Hinzufügen eines Qubits mehr weh als das Hinzufügen eines weiteren Gates.

Was gut gelaufen ist

Bellsche Ungleichung: 9,6 Sigma über dem klassischen Grenzwert

Der Bell-Test misst vier Kombinationen geladener Basen. Ihre Korrelation ergibt eine einzelne Zahl S mit einem harten klassischen Grenzwert von 2.

Für das beste Paar habe ich S = 2,763 ± 0,079 gemessen. Dies sind 9,6 Standardabweichungen über der klassischen Grenze von 2 und 97,7 % des Tsirelson-Quantenmaximums 2√2.

Das am schlechtesten ausgewählte Paar war S = 2,144. Auch sie hat die Grenze überschritten, allerdings deutlich weniger. Zusätzlich zur Erklärung kann der Simulator zeigen, warum eine erneute Kalibrierung und die Wahl eines bestimmten Paares immer noch eine Rolle spielen.

Das beste Qubit entsprach dem veröffentlichten Niveau

Für das Qubit QB5 habe ich eine Einzel-Qubit-Fidelität von 99,936 % geschätzt. Zum Vergleich veröffentlicht IQM für das Schwestersystem Deneb 99,94 %. Dabei handelt es sich nicht um einen vollständigen unabhängigen Benchmark des gesamten Geräts, sondern um eine ermutigende Prüfung, dass der beste Teil des Chips das erwartete Niveau erreicht. Die Streuung zwischen den Qubits betrug allerdings etwa das 9,5-Fache.

Die registrierte Vorhersage wurde endlich wahr

Für den letzten verschränkten Sampler habe ich vor dem Lauf eine Korrelationsvorhersage von 0,284 notiert. Die Maschine gab 0,270 zurück. Die Kontrollschaltung ohne Verschränkung ergab −0,000 ± 0,014; das Signal war also nicht nur ein Ausleseartefakt.

Auf der Registerkarte „Ergebnisse“ werden die Wahrscheinlichkeit des Optimums, die Retention, der Abstand zur Idealverteilung und die Anzahl der Schüsse angezeigt. Die Nummern aus der Simulation und aus der Maschine werden immer gesondert gekennzeichnet.

Was nicht funktioniert hat und warum es nützlicher ist

Das ursprüngliche Flag-Experiment bestand darin, eine Gruppe von zwölf Kandidaten zu starten: 66 Anleihen und nach der Übersetzung 132 CZ-Gates. Die geschätzten Kosten betrugen etwa 400 QPU-Sekunden.

Bevor ich es ausführte, nahm ich einen kostengünstigen Tiefenscan vor. Bei 132 Gates betrug die Korrelation mit der richtigen Lösung r = −0,75, also 26 Sigma unter Null. Die Schaltung lieferte kein zufälliges Rauschen, sondern bevorzugte systematisch die falschen Lösungen.

Deshalb habe ich das ursprüngliche Experiment nicht gesendet. Für einen Bruchteil der geplanten Laufzeit stellte ich fest, dass die aktuelle Hardware bei dieser Tiefe jenseits des sinnvoll nutzbaren Bereichs liegt.

Die zweite Ernüchterung war methodischer Natur. Kleine Koalitionsinstanzen haben fünf bis sechs Qubits und damit höchstens 63 nicht leere Teilmengen. Ein exakter klassischer Löser prüft sie in Mikrosekunden. Bei 50 strittigen Fragen aus dem zurückgehaltenen Testsatz, für die alle Konfigurationen eine Antwort lieferten, war die Koalitionsformulierung dreimal besser und nie schlechter. Statistisch ist das Ergebnis nicht belastbar (p = 0,125). Im rein lokalen Panel änderte sie keine einzige Antwort.

Dies bedeutet nicht, dass die Quantenoptimierung sinnlos ist. Das bedeutet, dass zunächst die eigentliche Formulierung des Problems gegen einfache Klassiker erfolgreich sein muss. Ein Quantencomputer kann eine schlecht gestellte Frage nicht retten.

Alpha Wolf lehrt, erfindet aber nicht die Physik

In der Schule hat jede Aufgabe ein Ziel, eine begrenzte Auswahl an Toren und eine automatische Prüfung. Alpha Wolf berät zu Beginn, bei Lösung oder auf Anfrage.

Alpha Wolf führt durch die Registerkarte Schule. Statt einer leeren Fläche erhält der Benutzer eine konkrete Aufgabe, eine begrenzte Auswahl an Gates und eine automatische Ergebniskontrolle. So entsteht ein Weg von der ersten Qubit-Drehung bis zu Verschränkung und Interferenz.

Die grundlegenden Lehrhinweise des Wolfs sind im Voraus geschrieben und geprüft; sie werden nicht zur Laufzeit von einem Sprachmodell erzeugt. In der Quantenmechanik ist Genauigkeit wichtiger als unbegrenzte Vielfalt. Daneben gibt es die optionale KI-Funktion Den Wolf fragen; genau für sie gelten die täglichen Limits.

Grundlagen ohne Abkürzungen, die dann wieder verlernt werden müssen

Jedes Kapitel endet mit einem Link zu einer Funktion, mit der das beschriebene Phänomen direkt getestet werden kann.

In den Grundlagen schreibe ich bewusst nicht, dass ein Qubit einfach gleichzeitig Null und Eins ist oder dass ein Quantencomputer blind alle Möglichkeiten ausprobiert. Solche Vergleiche sind anschaulich, reichen aber schnell nicht mehr aus. Ich verknüpfe die Erklärung mit dem Schaltungsbaukasten, dem Bell-Test und dem Amplitudenfluss, sodass jede Aussage eine beobachtbare Konsequenz hat.

Fünfundfünfzig Quellen, davon 53 mit geprüftem Link

Die erste Ressourcengruppe umfasst VLQ: Zugriffs- und Abrechnungsdokumentation, Kalibrierungs-API, Qaas-Client, FakeVLQ und erste Projekte auf der Maschine.

Mit Stand vom 30. August enthält die Anwendung 55 Quellen in acht Gruppen. Bei 53 davon habe ich den Link manuell geöffnet und geprüft. Zwei empfohlene Bücher von Michio Kaku und David Deutsch haben keinen Link:

• 9 Quellen direkt an VLQ,
• 5 Artikel zum Thema Sternenarchitektur,
• 7 frei verfügbare tschechische und slowakische Materialien,
• 4 Orte, an denen Sie Quantencomputing ausprobieren können,
• 11 Ressourcen zur Schnittstelle von KI und Quantencomputing,
• 10 Kataloge von Algorithmen und Anwendungen,
• 3 Texte über die Möglichkeiten und Grenzen von NISQ-Geräten,
• 6 empfohlene Bücher.

Für jeden Link erkläre ich, warum er auf der Liste steht und welche Einschränkungen er hat. Eine Suchmaschine kann heute selbst eine Linkliste erstellen; nützlich wird sie erst durch kritische Lektüre.

Dass ich überhaupt an die Maschine gelangt bin, verdanke ich auch den offenen Werkzeugen des tschechischen Teams: Quantum as a Service von IT4Innovations, dem erwähnten FakeVLQ, der VLQ-Dokumentation und der öffentlichen Kalibrierungs-API. Sie machen Quantum as a Service praktisch und nicht nur zu einer Marketingmetapher.

KI und Quantencomputing führen in zwei Richtungen

Links sind Versuche, Quantencomputing für maschinelles Lernen zu nutzen, rechts KI-Methoden, um Quantenmaschinen zu entwerfen, zu kalibrieren und zu reparieren.

Quantum für KI ist eine lautere Richtung: Quantenkerne, Variationsklassifikatoren oder Quanten-Neuronale Netze. Bei klassischen Daten stößt er auf die teure Aufzeichnung des Eintritts in den Quantenzustand und das Rauschen heutiger Geräte.

KI für Quantenmaschinen ist weniger auffällig, liefert aber solidere Ergebnisse. Neuronale Decoder helfen bei der Fehlerkorrektur, Reinforcement Learning sucht nach besseren Schaltungen und Modelle lernen das Rauschen eines bestimmten Geräts. In diese Richtung geht auch meine Kalibrierung des Simulators anhand der gemessenen Läufe.

Die Karte verbindet acht Felder mit spezifischen Algorithmen und macht auf die Grenzen aktueller Demonstrationen aufmerksam. Beispielsweise ist der D-Wave-Glüher nicht dasselbe wie ein Gate-VLQ.

Simulator in Bewegung

Den Verlauf der Amplituden, die Rotation der Bloch-Kugel und das Laufen mit echtem Rauschen sieht man am besten im Video:

Video direkt auf YouTube öffnen

Wo ich heute stehe

Ich habe 24 reale Jobs abgeschlossen. Ich habe die Bell-Ungleichung 9,6 Sigma über dem klassischen Grenzwert gemessen, das Dekohärenzzeitmodell korrigiert und ein Experiment gestoppt, das teuer und wertlos gewesen wäre. Zugleich habe ich geprüft, dass sich manche Fragen exakt klassisch lösen lassen, bevor Quantenhardware überhaupt benötigt wird.

Daher ist das wertvollste Ergebnis keine einzelne Zahl. Es ist eine Angewohnheit, die Vorhersage vor dem Lauf aufzuschreiben, selbst fehlgeschlagene Jobs zu speichern und nach jeder Diskrepanz das Modell anstelle der Geschichte zu korrigieren.

Wenn Sie Quantencomputing interessiert, beginnen Sie bei qlab.alphai.cz mit der Registerkarte „Grundlagen“, bauen Sie dann eine Schaltung im Schaltungsbaukasten auf und verfolgen Sie schließlich den Amplitudenfluss. Sie müssen weder Qiskit installieren noch am Kryostat in Ostrava stehen. Alles, was Sie brauchen, ist ein Browser und die Bereitschaft, die eigenen Ideen gelegentlich infrage stellen zu lassen.

Quantencomputer können heute noch fast nichts von dem, was oft über sie geschrieben wird. Aber was sie wirklich können, ist messbar, überprüfbar und geradezu seltsam. Und eine solche Maschine steht in Ostrava.

Links und Quellen

Für die weitere Lektüre empfehle ich zunächst die Originalmaterialien, die ich beim Bau und bei den Messungen verwendet habe:

VLQ und Zugang: VLQ bei IT4Innovations, Zugangsdokumentation, Abrechnung der QPU-Zeit, Live-Kalibrierung, Quantum as a Service und FakeVLQ.

Architektur und Fehler: Qubit-Resonator-Sternprozessor, Quantenfehlererkennung in dieser Architektur, probabilistische Quantenfehlerkorrektur und Circuit Cutting für hybrides HPC.

Möglichkeiten und Grenzen: Quantum Algorithm Zoo, Überblick über Anwendungen und Gesamtrechenaufwand, Herausforderungen der Quantenoptimierung und Scott Aaronsons nüchterner Blick auf Quanten-Machine-Learning.

KI und Quantencomputing: AlphaQubit, Schaltungsoptimierung mit AlphaTensor, die Bedeutung von Daten im Quanten-Machine-Learning und die Frage, ob Quantenvorteil das richtige Ziel für QML ist.

Alle 55 Quellen mit kurzen Kommentaren stehen in VLQ Lab auf der Registerkarte Quellen.

Dank an die Menschen, die geholfen haben

Ich danke Jakub Siwek dafür, dass er mich dazu gebracht hat, mich ernsthaft mit Quantencomputing zu beschäftigen, und mein erstes Gespräch mit einem Professor vermittelt hat. Zuzana Lichovníková von IT4Innovations danke ich für ihre schnellen Antworten auf meine Fragen und für ihre Hilfe, wann immer ich beim Zugang zu VLQ Unterstützung brauchte.

Mein Dank gilt außerdem EuroHPC, IT4Innovations und dem gesamten tschechischen Team, das VLQ als Dienst zugänglich macht. Dank ihrer Arbeit braucht man für einen tschechischen Quantencomputer keinen Koffer voller Kabel. Nötig sind ein genehmigtes Projekt, ein Konto und eine gut vorbereitete Schaltung.

Finanzierung und Herkunft der Arbeit

Rechenzeit auf dem VLQ-Quantencomputer wurde meinem Projekt EU-26-106 über EuroHPC zugeteilt. Die Arbeit nutzt Unterstützung des Ministeriums für Bildung, Jugend und Sport der Tschechischen Republik über e-INFRA CZ (ID: 90254). Diese Unterstützung betrifft die Recheninfrastruktur und Maschinenzeit auf VLQ und LUMI, nicht die Entwicklung oder den Betrieb der Anwendung.

Alpha Industries s.r.o. finanziert VLQ Lab, den Betrieb, die Domain, den Alpha-Wolf-Assistenten und die Sprachausgabe. Die Anwendung ist kostenlos, werbefrei und verkauft nichts. Ich habe sie gebaut, weil es nur wenig tschechischsprachiges Material zum Quantencomputing gibt und ich wollte, dass jeder es ohne Installation ausprobieren kann.

Der Simulator und die experimentellen Analysen sind meine eigene Arbeit. Die Kalibrierungsdaten stammen aus der öffentlichen API von IT4Innovations.