量子ソフトウェア開発企業Quantum X Labs Inc. (Nasdaq: QXL)は、AI駆動型量子誤り訂正（QEC）デコーダープログラムの新たな性能結果を発表しました。Google の公開されているサーフェスコード実験データセットに対して更新モデルをテストした結果、Quantum X Labs は、Google が発表した相関マッチングおよび PyMatching ベンチマーク結果を含む、標準的なマッチング系ベースラインと比較して、同一のサーフェスコード構成においてデコード精度の向上を実証しました。
リアルタイム量子誤り訂正における中心的な課題は、法外な計算遅延を発生させることなく、また実機のショットデータに対する大規模な再学習を必要とせずに、物理シンドロームデータを迅速に解釈できるデコーダーを開発することです。
- ゼロショットでの実機汎化性能：QXL の更新版 AI デコーダーモデルは、合成シミュレーションサンプルのみで学習されており、学習中に実機のショットデータには一切さらされていません。実験データにおいて標準的な最小重み完全マッチング（MWPM）ソルバーよりも高い精度を達成したことは、このモデルが物理デバイスのノイズに対して汎化できる能力を持つことを裏付けています。
- GPU加速による統合：NVIDIA CUDA-Qと加速GPUコンピューティングアーキテクチャを活用するよう構築されたこのデコーダーは、サーフェスコードのトポロジー構造とAIベースの誤り重み付けを組み合わせ、フォールトトレラントシステムにおけるリアルタイムデコードへの低遅延パスを提供します。
- ロードマップにおける次のステップ：Chief Quantum Technology Scientist のProf. Nir Sharonが主導し、Quantum X Labs は、合成データから実機データへのデコードパイプラインを、追加の物理ハードウェアバックエンド、コードトポロジー、およびデバイスセンターへ拡張・複製していく計画です。
この今回のソフトウェアにおけるマイルストーンは、フォールトトレラント動作に向けてサーフェスコード量子コンピューティングをスケールさせるために必要な、商用QECデコーディングワークフローを前進させるものです。
GlobeNewswire での発表はこちらからご覧いただけます。
2026年8月21日
