Classiq는 중성 원자 프로세서를 위한 하드웨어 인식형 CZ-깊이 최적화를 개발했으며, 양자 게이트에 필요한 레이저 펄스를 감소시킵니다. 교환 가능성 인식형 스케줄링을 통해 평균 ~11% 개선을 달성하며, 구조화된 작업 부하에서는 최대 50%까지 성능을 향상시킵니다.
Infleqtion은 Sqale 플랫폼에서 80개의 물리 큐비트를 사용하여 30개의 논리 큐비트를 얽혔으며, 중성원자 양자컴퓨팅을 오류 허용 방향으로 진전시켰습니다. AI 지원 발견이 게이트 작업을 절반으로 줄였고, 2028년까지 100개의 논리 큐비트 달성을 가속화했습니다.
Fujitsu와 Yaqumo는 STAR 아키텍처를 사용하여 중성 원자 양자 처리 장치(QPU)에서 라이브 회로 벤치마크를 시작했으며, 양자 오류 수정에서 물리적 큐비트 오버헤드를 줄였습니다. 이 협력은 FY2027까지 활성 오류 수정으로 수백 개의 큐비트를 목표로 합니다.