SPINQ SQCOrdenador Cuántico Superconductor

103 Cúbits

Nueva Arquitectura

Puertas Cuánticas Paramétricas

Corrección Cuántica de Errores

Desarrollada por SpinQ, la Serie SQC S representa la computación cuántica superconductora de próxima generación. Con largos tiempos de coherencia, alta fidelidad y soporte para corrección cuántica de errores y puertas paramétricas, ofrece una base escalable y fiable para investigación cuántica avanzada y aplicaciones industriales. La plataforma admite hasta 103 cúbits superconductores, impulsando avances en biofarmacia, ciencia de materiales, fintech e IA. Diseñada para innovación académica e implementación industrial, la Serie S de SpinQ acelera el camino hacia la ventaja cuántica práctica.

Ventajas

Excepcional Tiempo de Coherencia y Fidelidad

Los usuarios pueden configurar de forma flexible chips cuánticos superconductores con especificaciones de rendimiento personalizadas. Gracias a la avanzada plataforma de diseño de circuitos y materiales de SpinQ, el sistema logra tiempos de vida excepcionales de los cúbits y alta fidelidad operativa, permitiéndole abordar tareas complejas en química cuántica, ciencia de materiales y tecnología financiera. Esto proporciona a investigadores e innovadores industriales potencia computacional fiable para explorar lo desconocido e impulsar la innovación.

Operaciones de Puertas a Alta Velocidad

Basada en una arquitectura de cúbits de alta fidelidad, la Serie S ofrece operaciones cuánticas ultrarrápidas, alcanzando un rendimiento notable en CLOPS (operaciones por capa de circuito por segundo). La combinación de duraciones extremadamente cortas de las puertas y una uniformidad excepcional permite ejecutar algoritmos cuánticos complejos de forma eficiente, con menores tasas de error y menor profundidad de circuito, marcando un salto significativo hacia la computación cuántica universal de alto rendimiento.

Alta Integración y Servicio Llave en Mano

SpinQ proporciona un sistema integral llave en mano que cubre todo el ciclo de vida, desde chips cuánticos, electrónica de control y refrigeración por dilución hasta el marco de programación cuántica SpinQit, implementación del sistema y optimización del rendimiento. Mediante una integración profunda de hardware, software y servicios, SpinQ entrega soluciones listas para usar de computación cuántica superconductora a instituciones de investigación y usuarios industriales en todo el mundo.

Alta Calidad y Eficiencia de Costos

Con una línea interna de fabricación de chips superconductores y un sistema estandarizado de producción en masa, SpinQ logra un equilibrio único entre optimización del rendimiento del sistema y eficiencia de costos. Combinando un valor excepcional con calidad de entrega consistente, el ordenador cuántico superconductor SPINQ SQC Serie S ha obtenido un amplio reconocimiento de destacadas instituciones de investigación y socios industriales en todo el mundo.

Estamos dedicados a ofrecerle servicios profesionales de consultoría previa a la venta, así como soporte técnico integral postventa.

Arquitectura del sistema SPINQ SQC

SpinQ ha desarrollado un ecosistema integral de computación cuántica superconductora que abarca toda la pila: desde el diseño EDA de chips cuánticos y la fabricación de chips hasta la refrigeración criogénica a milikelvin, el control cuántico y los marcos de software. Al integrar hardware y software, SpinQ ofrece soluciones llave en mano de computación cuántica con alta fiabilidad, estabilidad y escalabilidad fluida, cubriendo todo, desde el diseño del chip hasta la implementación completa del sistema.

1 SPINQ EDA

2 SPINQ QPU

3 Sistema Criogénico
a Milikelvin

4 Sistema
SPINQ QCM

5 Software

Especificaciones técnicas

	S25	S25 Pro
Qubits	25 Qubits
T₁	≥30 μs	≥60 μs
T₂	≥15 μs	≥30 μs
Fidelidad de Puerta de Un Qubit	≥99.5% (Med.) ≥99.9% (Max.)	≥99.8% (Med.) ≥99.9% (Max.)
Fidelidad de Puerta de Dos Qubits	≥96% (Med.) ≥99% (Max.)	≥98% (Med.) ≥99% (Max.)
Fidelidad de Lectura	≥96% (Med.)	≥97% (Med.)
Tipo de Qubit	Frecuencia Fija
Método de Acoplamiento	Acopladores Ajustables
Topología de Qubits	Red 2D 5×5
CEC	Admite Código de Superficie d=3
※ Ofrecemos soluciones personalizadas de computación cuántica superconductora de 5 a 25 cúbits, adaptadas flexiblemente a sus necesidades específicas de investigación o aplicación.

Aplicaciones

Finanzas Cuánticas

La computación cuántica ofrece amplias aplicaciones en fintech, incluyendo optimización de carteras, gestión de riesgos y los modelados predictivo. Al aprovechar su paralelismo, los inversores pueden optimizar carteras de forma más eficiente, aumentando rendimientos y reduciendo riesgos. También acelera el modelado de sistemas complejos, crucial para análisis de mercado, calificación crediticia y detección de fraudes. La computación cuántica mejora las operaciones financieras y permite predicciones más precisas y mejores decisiones.

Química Cuántica

La computación cuántica está llamada a transformar la biomedicina, con aplicaciones en secuenciación genética, descubrimiento de fármacos y los modelados de enfermedades. Puede simular estructuras químicas complejas y predecir interacciones farmacológicas a nivel molecular, acelerando el desarrollo. La computación cuántica también permite un análisis más rápido de datos genéticos, abriendo nuevas posibilidades para diagnóstico y tratamiento. En definitiva, puede impulsar la eficiencia en investigación, reducir costos y avanzar hacia la medicina personalizada.

Logística y Cadena de Suministro

Los problemas de optimización en sistemas logísticos y redes de cadena de suministro grandes y complejos suelen ser difíciles de resolver con computación clásica. Los ordenadores cuánticos, aprovechando propiedades únicas de la optimización cuántica, pueden desempeñarse bien en problemas complejos como encontrar rutas logísticas más cortas y asignación de tareas. La computación cuántica puede identificar mejores soluciones en sistemas complejos (como grandes redes logísticas), maximizando la utilización de recursos y reduciendo retrasos.

Biotecnología

Comparado con el crecimiento exponencial de la complejidad computacional en la computación clásica, la computación cuántica puede lograr simulaciones y análisis farmacológicos más precisos con complejidad polinomial. Esto ayuda a predecir interacciones entre nuevos fármacos y sistemas biológicos. El proceso de desarrollo farmacéutico basado en computación cuántica tiene el potencial de revolucionar los flujos de trabajo tradicionales. Además, puede procesar y analizar datos genéticos de forma más eficiente, mejorando diagnóstico, predicción y prevención.

Fabricación

Los fabricantes suelen necesitar seleccionar diferentes tipos de componentes para cumplir con los requisitos funcionales de un producto específico, como un automóvil. Sin embargo, estos componentes pueden tener dependencias o restricciones mutuas, generando desafíos complejos para hallar soluciones viables. Los algoritmos cuánticos de búsqueda son especialmente eficaces para abordar estos problemas complejos de optimización, ayudando a los fabricantes a identificar selecciones óptimas de componentes que cumplan todas las restricciones.

Inteligencia Artificial

La computación cuántica, con sus capacidades sin igual de procesamiento paralelo, desempeña un papel importante en ciertos escenarios específicos del campo de la inteligencia artificial para satisfacer necesidades complejas de computación heterogénea. La naturaleza paralela de los ordenadores cuánticos mejora enormemente la eficiencia del entrenamiento y optimización de redes neuronales cuánticas, permitiendo soluciones más rápidas y precisas a modelos complejos. Esto también mejora la eficiencia en tareas como procesamiento del lenguaje natural y reconocimiento de voz e imágenes.

Aprendizaje Automático Cuántico

El aprendizaje automático cuántico es un campo emergente que aprovecha las ventajas de la computación cuántica para potenciar la inteligencia artificial tradicional. Al optimizar algoritmos tradicionales de aprendizaje automático, puede aplicarse eficazmente en áreas populares como visión por computadora, reconocimiento de patrones, procesamiento del lenguaje natural, aprendizaje por refuerzo y sistemas de recomendación de contenidos. Este enfoque puede impulsar significativamente el rendimiento y la eficiencia de dichos algoritmos.

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