LaboratoireQyrtom inc.
Simulation de circuits quantiques massifs, compression adaptée au matériel et gestion des expériences.
La plateforme réunit différents moteurs de simulation et un espace pour suivre facilement vos expériences.
Comparez les résultats, retrouvez vos paramètres et explorez les distributions de vos circuits.
Les calculs sont exécutés sur des serveurs situés au Canada. Notre objectif est d’y héberger l’ensemble de notre infrastructure.
CALCUL EN BATCH
Des tâches en batch sur CPU et GPU, gratuites pour les utilisateurs admissibles de l’Alliance de recherche numérique du Canada, dans les limites de leur allocation. Si vous n’en faites pas partie, des services de calcul en batch à bas prix sont disponibles.
SERVICE PAYANT
Location de ressources CPU et GPU dans le cloud pour exécuter vos circuits sans passer par la file d’attente académique.
Qyrtom possède quatre moteurs de compression : un d’encodage pour faire du QML, un pour des algorithmes spécifiques, un pour extraire efficacement les données utiles des circuits en peu d’échantillons et un pour des circuits génériques, sans aucune contrainte présupposée.
Lors de l’exécution de vos circuits avec le système de Qyrtom, vous avez l’option de demander des optimisations possibles sur le circuit que vous avez soumis. Lors de nouvelles versions d’engins de compression, vous serez notifié s’il y a un meilleur résultat qui a été trouvé pour votre circuit. Des options avancées permettent de définir le taux d’infidélité permis, ce qui mène à de plus grosses compressions.
Plusieurs moteurs de simulation, tutoriels intégrés, calcul en batch et à la demande, suivi des expériences.
Optimisation adaptée au matériel et exports natifs IBM.
Les agents lancent des simulations et des compressions via les API de Qyrtom, à partir de vos demandes en langage naturel.
Préparation d’états et compression des données pour les circuits QML.
Adaptateur photonique natif pour les tâches prises en charge.
Simulation et compression depuis les cadriciels quantiques courants, grâce aux plugins Qyrtom.
Compression spécifique aux algorithmes et optimisation de l’extraction des résultats.
SVM et classification, comparés aux références classiques. Début des recherches sur les tokeniseurs quantiques.
Extension aux jeux de portes et topologies fournis par l’utilisateur.
Notre recherche vise des modèles QML qui surpassent les meilleures approches classiques dans des applications ciblées. Des benchmarks comparatifs guident cette recherche.
Simulation par réseaux de tenseurs sur du matériel reconfigurable FPGA.
Étude de représentations quantiques de tokens pour l’apprentissage automatique.
Puces spécialisées pour accélérer les contractions de réseaux de tenseurs utilisées en simulation quantique.
Comparaison de notre moteur aux outils établis : temps d’exécution, mémoire utilisée, précision et coût, sur des circuits et dans des conditions reproductibles.
