Pasqal Holding SASは、機械学習アルゴリズムを実行する論理量子ビットと物理量子ビットの性能を比較するアプリケーションレベルのハードウェア研究を発表した。パリ・サクレー大学および光学研究所との共同研究として実施されたこのベンチマークは、量子カーネルベースの微分方程式ソルバーを評価した。この実験は、中性原子ハードウェアが独立したコードサブルーチンの実行から、エラー検出アーキテクチャ上でのエンドツーエンドアプリケーション処理への移行を表している。この発表は、同社がBleichroeder Acquisition Corp. II（Nasdaq: BBCQ）との合併による公開市場への上場に関する最終的な企業結合契約を公表した後に行われた。
計算は、Pasqalの中性原子量子プロセッサ上で実行され、ベースラインの物理ゲート忠実度は99.4%で動作した。ノイズ誘発による位相蓄積から機械学習ワークフローを保護するため、エンジニアリングチームは連続[[4,2,2]]量子エラー検出符号を実装した。これは4つの物理ハードウェアレジスタをグループ化し、2つの安定した論理量子ビットレジスタに結合するものである。研究チームは、1,000個の異なる微分方程式を、物理層と論理層の両方で構成された量子カーネル推定器に体系的にマッピングした。論理符号化によって要求される量子回路の深さと物理ゲートのオーバーヘッドが大きくなったにもかかわらず、エラー検出カーネルは状態準備中のノイズ伝播を制限した。その結果、データセット全体で平均50%以上のエラー削減が達成され、論理実行の残差エラーメトリックの中央値は0.042であったのに対し、符号化されていない物理回路では0.069であった。
このアプリケーション駆動型ベンチマークプロジェクトは、フランス2030国家投資イニシアチブの下でのPROQCIMAプログラムを通じて資金提供されており、耐障害性コンピューティングアーキテクチャをスケールさせるために産業界と学術界のワークフローを調整している。微分方程式は、古典的なコンピュータ支援エンジニアリングパイプライン内での基礎的な数学モデルとして機能し、航空宇宙における流体力学、電力エネルギー部門におけるグリッド安定性、国際金融ネットワーク内のリスクプロファイリングなどの複合物理問題を支配している。指定された非線形微分テストケースにおいて、論理カーネルは物理実行層に対して精度で10倍の改善を示し、符号化された中性原子プロセッサがハイブリッドワークフロー内で特殊化されたアクセラレータとして機能できることを実証した。Pasqalの活発な商業パイプライン—Aramco、Thales、Sumitomoを含む機関企業にサービスを提供している—は、これらのアーキテクチャノイズプロファイルを利用して、エラー訂正プロセッサの展開に向けたハードウェア開発経路を最適化する予定である。
アプリケーションベンチマークの詳細を記載した公式企業発表を確認できます。完全なデータ分布、回路図、数学的エラー評価については、arXivで完全な学術論文をダウンロードできます。
2026年5月22日
