Framework do
obliczeń kwantowych
QLauncher to wysokopoziomowa biblioteka Pythona, zaprojektowana w celu uproszczenia wykonywania algorytmów kwantowych. Ułatwia uruchamianie, testowanie, benchmarking oraz optymalizację obliczeń kwantowych, oferując zunifikowany i elastyczny framework kompatybilny z różnorodnymi platformami kwantowymi.
Zbudowana z myślą o modułowości i kompatybilności, biblioteka umożliwia płynną integrację z różnymi technologiami kwantowymi. Jej architektura wspiera efektywne tworzenie i testowanie nowych algorytmów, czyniąc ją cennym narzędziem zarówno w badaniach naukowych, jak i w zastosowaniach praktycznych.
QLauncher tworzy dobrze zorganizowany pipeline obliczeń kwantowych, dzieląc go na trzy kluczowe komponenty: Problem, Algorytm oraz Backend.
Modułowa architektura zapewnia uniwersalny interfejs, ułatwiając badaczom i programistom rozszerzanie oraz dostosowywanie biblioteki do własnych potrzeb.
Biblioteka łatwo integruje się z wieloma backendami kwantowymi, w tym komputerami AQT, IBM oraz komputerami ORCA wykorzystującymi PT series. Wspiera również oba wiodące frameworki kwantowe Qiskit i Cirq umożliwiając translację obwodów między frameworkami, co zapewnia większą elastyczność.
QLauncher zawiera zbiór zdefiniowanych problemów, takich jak Quantum Air Traffic Management czy Exact Cover, przy czym definicja problemu jest automatycznie dostosowywana do wymagań wybranego algorytmu.
Biblioteka zawiera również narzędzia pomocnicze, takie jak generator losowych instancji. W połączeniu z szeroką gamą zaimplementowanych algorytmów, kompatybilnych z różnymi backendami, QLauncher zapewnia wyjątkową funkcjonalność.
Architektura systemu została zaprojektowana z myślą o wydajnym wykonywaniu zadań w środowiskach rozproszonych. Obsługuje planowanie zadań zarówno poprzez wysokopoziomowy Workflow Manager, jak i bezpośrednio z wykorzystaniem qcg‑pilotjob, co zapewnia pełną, precyzyjną kontrolę nad przebiegiem obliczeń. Dodatkowo, wbudowana obsługa wielowątkowości umożliwia efektywne uruchamianie obliczeń na dużą skalę, z wykorzystaniem wielu urządzeń jednocześnie.