デルフト工科大学(TU Delft)のディープテック・スピンオフ企業である[MagiQware](https://magiqware.com/)は、プレシード資金調達ラウンドを完了し、総額57万5千ユーロ(65万8千米ドル)の投資資本を獲得した。当初、アーリーステージ投資マネージャーのLUMO LabsがTTT.AIプログラムを通じて主導する50万ユーロのクローズで開始されたが、その後Graduate VenturesとDelft Enterprises B.V.による共同投資の完了を受けて、ラウンドは57万5千ユーロに拡大された。この資本注入は、製品開発の加速、自動化ソフトウェアコンパイラの検証、技術エンジニアリングチームの拡大に充てられる。
このスタートアップは、フォールトトレラント量子コンピューティング(FTQC)を維持するために必要な膨大な物理リソースのオーバーヘッドに取り組んでいる。標準的な量子アルゴリズムは、位相デコヒーレンスから操作を保護するために量子誤り訂正に依存しているが、非クリフォード論理ゲートを実行するには、マジック状態ファクトリーとして知られる特殊なアルゴリズムサブルーチンが必要となる。これらのファクトリーは物理ノイズをフィルタリングして高忠実度の「マジック状態」を蒸留するが、蒸留プロセスは大規模なボトルネックとなり、フルスタック量子コンピュータの物理量子ビットと回路フットプリントの最大90%を消費することが多い。
MagiQwareは、これらの参入障壁を下げるため、量子コンパイルとソフトウェアスタック内に特化した最適化ツールを構築している。CEOのArash Ahmadi博士とCTOのShakeeb Majid、Head of DeviceのSahar Hejazi博士、Head of TheoryのAli Moghaddam博士が率いる技術チームは、マジック状態生成を統括するために特化した強化学習モデルを展開している。自動化されたAIエージェントを使用して蒸留回路アーキテクチャを動的に発見・最適化することで、MagiQwareのコンパイラは対象ファクトリーの回路長を最大40%削減することを実証しており、物理ハードウェア層を変更することなく、フルスタックシステム開発者が必要とする総合的なハードウェアオーバーヘッドを削減している。
公式ベンチャーキャピタル取引指標と資金調達パラメータの概要は、LUMO Labsを通じて確認できる。拡大投資データと技術チーム配分は、Graduate Venturesのコーポレートアップデートで監査可能であり、初期最適化マイルストーンと商業ロードマップのタイムラインは、MagiQwareの機関向け開示でアクセス可能である。
2026年7月6日
