Araştırma önizlemesi · TED Üniversitesi, Ankara
Kuantum gürültü modelinize bir aralık verin.
Tek bir kalibrasyondan kurulan gürültü modeli, gürültüsü sürekli değişen bir çipten alınmış tek bir örnektir. SuperconducTED, Qiskit Aer için bir gürültü motoru geliştiriyor. Motor, bu gürültünün kalibrasyon geçmişi boyunca ne kadar yayıldığını öğrenir; böylece simülasyonunuz bir aralık verebilir.
Motorun nasıl çalıştığını görün Kurun ve testleri çalıştırın
Çalışma sürüyor: hat uçtan uca çalışıyor, eğitim ve aralık çıktısı ise hâlâ geliştiriliyor. Ölçülmüş bir sonuç belirtilmedikçe bu sitede anlatılanlar hedeftir.
Gerçek bir kübit, sürüklenirken
Her nokta, IBM'in ibm_fez makinesindeki 77 numaralı kübitin gerçek bir T1 kalibrasyonudur (8 Mayıs 2026 ile 15 Ekim 2026 arası). Kesikli çizgi, ilk günden alınmış bir anlık görüntünün varsaymaya devam ettiği değerdir. Gölgeli bant bir örnektir (önceki 7 günün yayılımı), motorun çıktısı değildir.
01 / Sorun
Tek bir kalibrasyon simülasyonunuzu neden yanıltır
Donanımdan sonuçlarınıza üç adım. Yukarıdaki grafik ilk adımın kanıtıdır.
Çip sürüklenir
T1, T2 ve hata oranları bir kalibrasyondan diğerine değişir. Arşivimizde, Mayıs 2026’dan bu yana IBM ibm_fez’in 868 NC-069 farklı cihaz durumu var.
Modeliniz tek bir anı dondurur
NoiseModel.from_backenden son kalibrasyonu sabit bir gürültü modeline kopyalar. Model o an için doğrudur ve hiç güncellenmez.Sonuçlarınız bu farkı devralır
Devreyi bir hafta sonra çalıştırın; model hâlâ geçen haftanın sayılarını kullanır. Çıktıdaki hiçbir şey ne kadar saptığını söylemez.
02 / Yaklaşım
Her kalibrasyondan öğrenen bir gürültü motoru
SuperconducTED, IBM’in kalibrasyon verisiyle simülatör Qiskit Aer arasında durur.
Kalibrasyonun gürültüye nasıl dönüştüğünü öğrenir
Bulanık bir kural tabanı, her anlık görüntünün üç özniteliğini (ortalama T1, ortalama T2, ortalama okuma hatası) gürültü parametrelerine çevirir; şu an süren ANFIS eğitimi bu tabanı arşive uydurur.
Akıl yürütmesi okunabilir kalır
Her kural kalibrasyon uzayının bir bölgesini kapsar (örneğin düşük T1 ve yüksek okuma hatası); böylece neyin öğrenildiğini inceleyebilirsiniz. Kural tabanında 234 NC-045 eğitilebilir parametre var.
Bir aralık verir
Plan şu: bir gürültü modeli topluluğu (varsayılan olarak 32 NC-018 model) tek bir simülasyonu sonuçların bir aralığına dönüştürür.
03 / Durum
Ekim 2026'da motor
Her iddia kanıtını yanında taşır. Arkasındaki kaydı görmek için etiketi açın.
Çalışıyor
- Kalibrasyon arşivi: ibm_fez, Mayıs 2026’dan beri toplanıyor; öznitelik çıkarımı dahil.
- Uçtan uca bulanık hat: bir anlık görüntüden Aer gürültü kanallarına.
- Motorun test takımında 859 NC-021 test.
Sürüyor
Bu kararlar verilene kadar motorun çıktıları nokta tahminleridir.
Ölçülmüş, kaynağıyla
156
kübit: motorun izlediği makine olan IBM ibm_fez'de
NC-067 · tarih: 16 Eki 2026
868 / 1.170
farklı cihaz durumu arşivlendi, eğitim alt sınırına doğru
2.050
kalibrasyon anlık görüntüsü arşivlendi (Mayıs 2026'dan beri)
NC-068 · tarih: 16 Eki 2026
859
test, motorun test takımında
NC-021 · tarih: 16 Eki 2026
Her sayı motorun sayısal iddialar kaydından gelir. Kontrol etmek için satır numarasını açın.
04 / Sorular
Denemeden önce
Araştırmamda bugün kullanabilir miyim?
Kurabilir, hattın tamamını ve test takımını çalıştırabilirsiniz. Çıktıları hâlâ nokta tahminleridir; eğitim ve aralık çıktısı tamamlanana kadar bunları sonuç olarak göstermeyin. Tamamlandığında Güncellemeler sayfasında duyurulacak.
IBM Quantum hesabı gerekir mi?
Motoru kurmak ya da testlerini çalıştırmak için gerekmez. IBM Quantum anahtarı yalnızca canlı kalibrasyonları kendiniz toplamak için gerekir. Motorun eğitildiği arşiv, motorun herkese açık deposunda.
Her kalibrasyondan sonra modeli yeniden kurmak yetmez mi?
Yeni kurulan model iyi bir tek tahmindir ve ortalamada yanlış olduğunu iddia etmiyoruz. Söyleyemediği şey, donanımın ondan ne kadar uzakta olabileceğidir. IBM, izleme sistemi bir sürüklenme yakaladığında çipin ilgili kısımlarını yeniden kalibre eder (IBM’in kalibrasyon kılavuzu) ve rutin tek bir T1 ölçümü, bir kübitin uzun dönem ortalamasını ancak zayıf biçimde öngörür (Carroll vd. 2022). Motor bu yayılımı kalibrasyon geçmişinden öğrenip bir aralık olarak vermek üzere tasarlandı. Aralığı, donanımda tekrarlanan çalıştırmaları ne sıklıkla kapsadığına bakarak, yeni kurulan modeli temel alarak değerlendirmeyi planlıyoruz.
Neden bulanık mantık?
Bulanık bir kural tabanı okunabilir kalır: her kural hangi kalibrasyon koşullarını kapsadığını söyler. Aralık tip-2 bulanık kümeler kendi girdilerinin belirsizliğini de taşıyabilir; bir aralık da tam bunu gerektirir. ANFIS, kuralları küçük bir sinir ağının eğitildiği gibi eğitir.
Bu bir IBM projesi mi?
Hayır. SuperconducTED, Ankara’daki TED Üniversitesi’nde yürütülen bağımsız bir öğrenci projesidir. IBM’in yayımladığı kalibrasyon verisini ve açık kaynaklı Qiskit Aer simülatörünü kullanır.
Nasıl atıf yaparım?
Motorun GitHub sayfasındaki Cite this repository düğmesini kullanın. Düğme, yazarları listeleyen proje atıf dosyasını okur.
05 / Güncellemeler
Gelişmeleri izleyin
Güncellemeleri alın
Her güncellemede bir e-posta
Neredeyse bitti. Bu adres henüz abone değilse, onay bağlantısı gelen kutunuza yolda. İşlemi bitirmek için bağlantıya tıklayın.
Sonraki adım
Motoru kendi bilgisayarınızda çalıştırın
Python 3.11 veya daha yeni bir sürüm ve git gerekir. Kurun, testleri çalıştırın, ardından tasarımı okuyun.