Quantum

A Kvantum Referencia Architektúra célja, hogy a HUN-REN Science Cloud felhasználói számára egységes és könnyen használható alkalmazásréteget biztosítson a kvantum számítástechnikai erőforrások kipróbálásához és kutatásához. Az architektúra gyakorlati példákon és futtatható notebookokon keresztül mutatja be, hogyan lehet klasszikus és kvantum eszközöket integrált módon alkalmazni optimalizálási, gépi tanulási és algoritmikus feladatok megoldására.

• A rendszer JupyterLab alapú felületen keresztül érhető el, ahol a felhasználók előkészített, futtatható notebookok segítségével ismerhetik meg a kvantum áramkörök építését és futtatását, alapalgoritmusokat, valamint optimalizálási feladatokat, például QAOA-alapú problémákat, TSP-t és QUBO vagy Ising megfogalmazásokat. A példák a legelterjedtebb kvantum SDK-kat fedik le, köztük az IBM Qiskit, D-Wave Leap, Amazon Braket és PennyLane keretrendszereket, és nagyobb adatfeldolgozási feladatokhoz Spark integráció is elérhető.
• Kiemelt terület a kvantum gépi tanulás, ahol kvantum autoenkóderek, kvantum kernel módszerek, QSVM, kvantum neurális hálózatok, valamint hibrid kvantum-klasszikus neurális hálózati architektúrák is elérhetők, klasszikus baseline modellekkel való összehasonlítással.

• A példák futtathatók valós kvantum hardveren, például IBM Quantum, D-Wave vagy Amazon Braket rendszereken, valamint CPU- és GPU-gyorsított szimulátorokon is, így QPU-hozzáférés nélkül is teljes értékű kísérletezésre adnak lehetőséget.