Parity Twine Optimizer
ParityQC
量子最適化のための高効率なコンパイルにより、回路の深さと2量子ビットゲートのオーバーヘッドを最小限に抑え、より大規模で高密度な問題を現在の実際のハードウェア上で実行できるようにします。
Qiskit Functions Catalog
機能は、アプリケーションの研究を迅速化するために設計された抽象化されたサービスです。 「プレミアム」、「オンプレミス」、または「フレックス」プランをご利用のお客様は、ご希望の機能の無料トライアルを申し込むことで、今すぐご利用を開始できます。
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アプリケーション機能
アプリケーションのワークフローに量子を統合し、問題に特化した古典的な入出力を組み込みます。
ペナルティ項の代わりにXYミキサーを用いて制約を課すことで、標準形式から直接、制約付き最適化問題を解く。
QUICK-PDE
ColibriTD
IBM 量子QPU を使用して、偏微分方程式や複雑なマルチフィジックス問題を解決しましょう。
Quantum Portfolio Optimizer
Global Data Quantum
動的ポートフォリオ最適化問題における最適な投資戦略を検討します。
HI-VQE Chemistry
Qunova Computing
反復的部分空間対角化を用いて、計算効率と精度をもって分子の基底状態の近似解を求めます
Iskay Quantum Optimizer
Kipu Quantum
回路圧縮と対断熱プロトコルを活用し、156Qまでの最適化問題を解決する自動化ワークフロー。
Singularity Machine Learning
Multiverse Computing
量子の専門知識を必要とせずに、量子ハードウェアで実世界の分類問題を解決しましょう。
Optimization Solver
Q-CTRL
高レベルの入力からフルデバイスサイズ (156Q) で最適化問題を解決し、ユーティリティ・スケールで高精度な結果を自動的かつ効率的に達成します。
回路機能
移調、エラーの軽減、抑制を支援するための事前構築済みツールを活用して、アプリケーションの調査を簡素化します。
Orbit
Quantum Elements
IBM Quantum ハードウェア上で、オーバーヘッドの少ない動的デカップリングを適用し、回路性能を向上させる。
Tensor-Network Error Mitigation
Algorithmiq
低ショットオーバーヘッドと実行時間の短縮を実現するテンソルネットワークによるエラー緩和。
特性評価、トランスパイレーション、およびバイアスのない緩和策を活用することで、大規模な回路ボリュームにおいても正確な結果が得られます。
Performance Management
Q-CTRL
サンプリングのオーバーヘッドなしで、AIによる自動エラー抑制を用いてエラーを削減します。
Singularity Machine Learning
Multiverse ComputingSingularity Machine Learning 機能を使用すれば、量子の専門知識がなくても、量子ハードウェア上で現実世界の分類問題を解決することができます。 この関数は、アンサンブル手法に基づくハイブリッド分類器であり、アンサンブル学習のためのブースティングのような古典的手法と、学習されたアンサンブルを最大限に多様化し、汎化するための量子近似最適化（QAOA）のような量子的手法を組み合わせたものです。 他の量子機械学習ソリューションとは異なり、この関数は、量子ビットの数に制限されることなく、数百万のサンプルと特徴を持つ大規模なデータセットを扱うことができます。 また、非常に柔軟性があり、金融、ヘルスケア、サイバーセキュリティを含む幅広い分野の分類問題の解決に利用できます。
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機能および利点
既存のMLワークフローにスムーズに統合
この機能は既存のMLパイプラインにシームレスに統合されるため、ユーザーは現在のワークフローを中断することなく量子強化機能を組み込むことができます。
従来のアルゴリズムを上回り、優れたモデル精度を提供します。
これらは、Multiverse ComputingがQMLを使用して文献で観測した、これまでの最高のQPU結果です。
複雑で大規模な問題に容易に対処します
他のQML製品とは異なり、この関数は、QPUの量子ビット数に制限されることなく、数百万の例と特徴を持つ大規模なデータセットを扱うことができます。
使いやすく柔軟で、量子工学の経験は不要です
この機能はユーザーの使いやすさを重視して設計されており、直感的なインターフェイスを備えています。そのため、事前に量子コンピュータに関する知識がなくても、分類器の作成、訓練、そして予測を簡単に開始することができます。 その柔軟性により、さまざまな分野での適用が可能となり、高機能なQMLに誰でもアクセス可能になります。
関連論文
この機能に関連する、またはこの機能を裏付ける科学論文。
- Financial risk management on a neutral atom quantum processorLeclerc, Ortiz-Gutiérrez et al. | 10.1103/PhysRevResearch.5.043117 (2023)
お客様の評価
1.5-year PoC studies on the valuation of financial products, and the assessment of credit risks
Ali El Hamidi, Deputy Head Capital Markets Funding - Crédit Agricole CIBThese two Proofs of Concept demonstrated the potential and reality of quantum computing for finance, despite these technologies still being in their infancy. We took advantage of this initiative to start developing the internal skills to prepare for a technological breakthrough which, if it happens, will have a direct and decisive impact on competitiveness in our sector.
MBA students use Singularity Machine Learning to solve a real-world problem from the financial crisis of 2008
Roberto García-Castro, Professor - IESE Business SchoolMultiverse Computing’s tools allowed students to see the power of this emerging technology without needing any prior quantum experience.