Репортаж от Wedoany，Глубокотехнологичный спин-офф Делфтского технического университета (TU Delft) MagiQware завершил предпосевной раунд финансирования, общий объем инвестиций достиг 575 тыс. евро (около 658 тыс. долларов США). Раунд возглавила компания по управлению ранними инвестициями LUMO Labs через проект TTT.AI, первоначальный объем закрытия составил 500 тыс. евро, после чего Graduate Ventures и Delft Enterprises B.V. совместно внесли средства, увеличив общий объем финансирования до 575 тыс. евро. Эти средства будут направлены на ускорение разработки продукта, верификацию автоматизированного компилятора программного обеспечения и расширение команды технических инженеров.
MagiQware фокусируется на снижении значительных накладных расходов на физические ресурсы, необходимых для поддержания отказоустойчивых квантовых вычислений (FTQC). Стандартные квантовые алгоритмы полагаются на квантовую коррекцию ошибок для защиты операций от влияния фазовой декогеренции, однако выполнение не-Клиффордовых логических вентилей требует «фабрик магических состояний», состоящих из специальных алгоритмических подпрограмм. Эти фабрики дистиллируют магические состояния высокой точности путем фильтрации физического шума, но сам процесс дистилляции становится огромным узким местом, обычно потребляя до 90% физических кубитов и занимаемого пространства схем в полностековых квантовых компьютерах.
Компания создает специализированные инструменты оптимизации в квантовом компиляторе и программном стеке для снижения указанных технических барьеров. Техническая команда под руководством генерального директора доктора Араша Ахмади, технического директора Шакиба Маджида, руководителя по оборудованию Сахара Хеджази (доктор наук) и теоретического руководителя доктора Али Могаддама внедряет специализированные модели обучения с подкреплением для организации производства магических состояний. Благодаря автоматизированному AI-агенту, динамически обнаруживающему и оптимизирующему архитектуру схем дистилляции, компилятор MagiQware продемонстрировал возможность сокращения длины схем до 40% в целевых фабриках, тем самым снижая общие аппаратные накладные расходы для разработчиков полностековых систем без модификации физического аппаратного уровня. Указанные параметры финансирования и технические достижения были раскрыты LUMO Labs, Graduate Ventures и MagiQware соответственно.
