qiskit-aer
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DeepUnfolding Agent平台为机器学习和量子工作流提供自适应控制
一个名为DeepUnfolding Agent的新软件平台已被开发出来，为异构优化工作流提供可重用且可追溯的自适应控制层。该平台使用FastAPI构建，通过将深度展开的自适应控制暴露为外部服务，将控制器智能与领域特定执行分离。它支持经典、量子感知、混合以及各种执行路径，包括Qiskit Aer和IBM Quantum，并通过跨多个领域的广泛测试和演示进行了验证。
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新基准 InferQ 评估基于 SQL 的量子电路模拟
研究人员开发了 InferQ，这是一个旨在评估关系数据库管理系统 (RDBMS) 在模拟量子电路方面性能的新基准测试。该基准测试生成了大量多样化的电路数据集，并将它们的模拟编译成 SQL 查询，从而能够对查询优化和引擎级评估进行系统性研究。实验表明，在内存使用方面，RDBMS 在超过一半的测试电路中可以优于 Qiskit Aer 等传统模拟器。此外，在 InferQ 提取的特征上训练的机器学习模型可以准确预测何时基于 SQL 的模拟更…
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QFoldAgent 使用量子-经典多智能体进行蛋白质结构预测
研究人员开发了 QFoldAgent，这是一个新颖的多智能体系统，旨在利用量子-经典混合方法改进蛋白质结构预测。该框架通过设计智能体、量子-经典优化管道和反馈智能体来迭代优化哈密顿量惩罚权重。QFoldAgent 在已知蛋白质片段上显示出中位数 RMSD 的降低，并显著提高了对未见序列的结构有效性，展示了基于智能体的控制在量子优化在生物学应用中的潜力。
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GSC-QEMit框架将量子纠错能力提升9.0%
研究人员开发了GSC-QEMit，一个旨在自适应管理量子纠错的新框架。该系统利用遥测数据预测噪声波动，然后采用老虎机算法选择适当的纠错级别。在测试中，与未缓解的运行相比，GSC-QEMit将逻辑保真度提高了9.0%，同时还减少了不必要且资源消耗大的干预。