Alpha Industries wkracza w erę kwantową

Grafika tytułowa jest ilustracją wygenerowaną przez AI, a nie fotografią prawdziwego VLQ ani pomieszczeń IT4Innovations. Moją suczkę rasy wilczak czechosłowacki, Raven, umieściłem na niej symbolicznie jako strażniczkę laboratorium kwantowego.

Dziś po południu po raz pierwszy w życiu uruchomiłem obliczenie na prawdziwym komputerze kwantowym. Sam zaplanowany obwód trwał około ćwierć milisekundy, pełne zdalne zadanie wróciło po mniej więcej ośmiu sekundach, a jego wynikiem była niepozorna kolumna liczb.

Uśmiechałem się jak dziecko.

Nie było to przełomowe obliczenie. Był to smoke test, czyli pierwsze sprawdzenie, czy potrafię się uwierzytelnić, poprawnie przetłumaczyć obwód, wysłać go do fizycznego sprzętu i zrozumieć wynik. Właśnie dlatego ta pozornie mała chwila ma znaczenie: Alpha Industries wkroczyła w erę kwantową.

Od fińskiego LUMI do czeskiego VLQ

Zaczęło się od superkomputera LUMI w fińskim Kajaani. Dzięki europejskiej infrastrukturze EuroHPC otrzymałem 5 000 godzin GPU i od lipca badam, kiedy warto połączyć kilka otwartych modeli językowych zamiast używać jednego ogromnego.

Przeglądając kolejne europejskie nabory, zauważyłem, że można ubiegać się także o dostęp do maszyn kwantowych. Jedną z nich był VLQ, pierwszy komputer kwantowy zainstalowany w Czechach, obsługiwany przez narodowe centrum superkomputerowe IT4Innovations przy Politechnice w Ostrawie.

Złożyłem więc wniosek.

Projekt nazywa się Quantum-Assisted Panel Selection for Multi-Model AI Fusion. 20 sierpnia przyszła decyzja: dziesięć godzin QPU na sześć miesięcy. Dla małej czeskiej firmy to ogromna szansa, a zarazem dobra wiadomość dla innych: europejska infrastruktura kwantowa nie jest tylko wystawą dla kilku największych laboratoriów.

Pilotażowy dostęp EuroHPC jest otwarty dla naukowców, instytucji publicznych i przemysłu. Bezpłatny czas przyznaje się po ocenie merytorycznej, a program służy testowaniu metod, zbieraniu danych wydajnościowych, tworzeniu kodu, workflow i szkoleń.

Quantum as a Service nie jest już futurystyczną metaforą. To europejska infrastruktura, do której można z własnego komputera wysłać zwykły program w Pythonie.

Czym właściwie jest VLQ?

VLQ wykorzystuje 24 nadprzewodzące kubity ułożone w gwiazdę wokół centralnego rezonatora obliczeniowego. System dostarczyła firma IQM Quantum Computers, a IT4Innovations go hostuje i obsługuje. Ma on zostać połączony z klasycznymi superkomputerami Karolina i LUMI do budowy hybrydowych workflow.

Nazwa ma czeski ślad: V odnosi się do VSB, L do konsorcjum LUMI-Q, a Q do quantum. Wymówiona razem przypomina czeskie słowo vlk, czyli wilk, nawiązując do arktycznego wilka symbolizującego LUMI.

Topologia gwiazdy jest istotna dla naszego eksperymentu. Kubity nie komunikują się bezpośrednio jak sąsiedzi w siatce. Interakcje przechodzą przez centralny rezonator, co zmienia routing obwodu i miejsca, w których może gromadzić się szum.

Najpierw symulator, potem droga maszyna

Nie chciałem przychodzić do QPU z życzeniem i zaczynać metodą prób i błędów. Jeszcze przed uzyskaniem dostępu zbudowałem VLQ Lab, przeglądarkowy symulator do ćwiczenia obwodów, wyboru kubitów i planowanej kampanii pomiarowej.

Jednym z przydatnych źródeł było repozytorium JiriTomcala/FakeVLQ, zawierające trzy publiczne migawki kalibracyjne z marca i maja 2026 oraz kod do budowy fałszywego backendu. Repozytorium strony trzeciej jest bardzo użyteczne, ale nie ma szczegółowego README ani jednoznacznego opisu pochodzenia wszystkich danych. Traktuję je więc jako model roboczy, nie jako aktualną oficjalną kalibrację IT4Innovations.

Dzięki temu mogliśmy zapisać przewidywania przed pomiarem. Odwzorowanie QUBO na model Isinga sprawdziliśmy względem dokładnej enumeracji, implementację QAOA względem symulatora Qiskit, a przemiatanie szumu względem realistycznego modelu topologii gwiazdy. Do maszyny przyszedłem więc z falsyfikowalnym oczekiwaniem, a nie tylko z pytaniem „co się stanie?”.

Dziesięć linii Pythona do prawdziwego komputera kwantowego

Duża część dostępności wynika z otwartego oprogramowania Quantum as a Service od IT4Innovations. Pakiet qaas obsługuje logowanie przez LEXIS, wybór zasobu, transpilację obwodu i pobranie wyniku. W moim środowisku pierwszy udany przebieg wyglądał zasadniczo tak:

from py4lexis.session import LexisSession
from qaas.client import QProvider
from qiskit import QuantumCircuit

token = LexisSession().get_access_token()
backend = QProvider("EU-26-106", token).get_backend("VLQ-EU")

qc = QuantumCircuit(2, 2)
qc.h(0)
qc.cx(0, 1)
qc.measure([0, 1], [0, 1])

job = backend.run(backend.transpile(qc), shots=1000)
counts = job.result().get_counts()

Za tą prostotą stoi dużo pracy czeskich inżynierów. Nie potrzebowałem bezpośredniego połączenia z kriostatem, własnościowego języka ani ręcznego zarządzania kolejką. Użyłem Pythona i Qiskit, tych samych narzędzi co w symulatorze.

Po drodze znalazłem błąd w automatycznym wykrywaniu przydzielonego zasobu i przekazałem zespołowi opis wraz z propozycją poprawki. Jawne podanie nazwy backendu było skutecznym obejściem. Tak powinien działać otwarty stack: zewnętrzny użytkownik uruchamia prawdziwe zadanie, znajduje ostrą krawędź i oddaje poprawę społeczności.

Dlaczego pierwsze zadanie nie było „użyteczne”

Pierwszy przebieg nie miał odkryć materiału ani rozwiązać problemu niedostępnego klasycznym komputerom. Miał sprawdzić cały łańcuch. W elektronice nazywa się to smoke testem: po pierwszym włączeniu sprawdza się najpierw, czy urządzenie żyje i zasadniczo zachowuje się zgodnie z oczekiwaniem.

Wybrałem stan Bella, najprostszy nietrywialny test splątania dwóch kubitów:

1. Pierwszy kubit trafia do superpozycji.
2. Za pomocą CNOT splatam go z drugim.
3. Oba mierzę tysiąc razy.

Idealne urządzenie zwraca mniej więcej połowę 00 i połowę 11. Stany 01 i 10 są błędami. Oczekiwaną odpowiedź znamy wcześniej, więc nie mierzymy, co komputer odkrył, lecz jak wiernie zachował przygotowany stan.

Wynik: 94,2 procent poprawnego sygnału

Otrzymaliśmy 94,2% zachowanego sygnału. Symulator oparty na migawce z 25 maja przewidywał 91,8%, więc realny przebieg był lepszy o 2,4 punktu procentowego.

To cieszy, ale nie dowodzi, że maszyna od maja poprawiła się dokładnie o 2,4 punktu. Przy 1 000 pomiarów przybliżony 95-procentowy przedział wokół obserwowanego udziału wynosi plus/minus 1,5 punktu, a symulacja także ma własną niepewność. Porównujemy też sierpniowy sprzęt z majową kalibracją. Uczciwy wniosek brzmi: model nie był nadmiernie optymistyczny, a wynik fizyczny jest rozsądnie zgodny z jego oczekiwaniem.

Asymetria jest ciekawsza niż wynik ogólny

Błędne stany nie były równomierne: 10 wystąpiło 46 razy, a 01 tylko 12. Symulator dla starszych kalibracji przewidywał je mniej więcej symetrycznie.

Jedna hipoteza robocza dotyczy architektury gwiazdy. Podczas transpilacji jeden kubit może przejść inną drogą przez rezonator i otrzymać więcej operacji MOVE niż drugi. Równie dobrze przyczyną mogą być aktualne błędy odczytu, mapowanie logiczne, skorelowany szum albo szczegół kompilacji. Pojedynczy przebieg nie pozwala ustalić przyczyny. Kolejny eksperyment powtórzy obwód na kilku parach, zamieni ich role i porówna wynik ze świeżą kalibracją.

Właśnie dlatego symulator nie wystarcza. Model mówi, co powinno się wydarzyć przy znanych błędach. Sprzęt pokazuje, której części rzeczywistości jeszcze w nim brakuje.

Układ kwantowy nie jest stałą tabelą

Publiczne migawki kalibracyjne pokazują znaczny dryf poszczególnych kubitów. W poniższym złożonym wyniku niższa wartość jest lepsza.

Między dwiema migawkami oddalonymi zaledwie o cztery dni lista dwunastu najlepszych kubitów pokrywała się tylko w dziewięciu pozycjach. Wniosek praktyczny jest ważny: wyboru kubitów nie można bezpiecznie ustalać z tygodniowym wyprzedzeniem. Musi opierać się na świeżym stanie urządzenia.

Podczas pierwszej sesji backend udostępnił 23 nazwy fizycznych kubitów, bez QB3. Nie oznacza to, że oficjalna pojemność VLQ zmieniła się z 24 na 23. Oznacza tylko, że API w tym momencie oferowało 23 kubity. Kod musi jednak mapować je po nazwach, a nie zakładać, że indeks 2 oznacza QB3.

Co naprawdę będziemy badać na VLQ

Stan Bella był kilometrem zerowym. Zatwierdzony projekt dotyczy praktycznego problemu z naszych badań nad fuzją modeli językowych: jak wybrać panel modeli, których błędy się uzupełniają, jakość jest wysoka, a koszt inferencji pozostaje rozsądny.

Przy relacjach parami między modelami problem można zapisać jako QUBO i badać za pomocą QAOA, hybrydowego algorytmu kwantowo-klasycznego. Plan ma cztery etapy:

1. Małe weryfikowalne instancje: dwadzieścia problemów na pięciu lub sześciu kubitach, sprawdzanych względem dokładnego klasycznego solvera.
2. Panel dwunastu modeli: pomiar liczby shotów potrzebnych do znalezienia optimum z wybraną pewnością.
3. Skalowanie do osiemnastu kubitów: porównanie pełnego rozkładu z symulacją idealną i zaszumioną.
4. Metodyka: kalibracja modelu szumu oraz porównanie domyślnego routingu z oszczędniejszym harmonogramem MOVE.

Do osiemnastu modeli LUMI potrafi jeszcze obliczyć dokładną odpowiedź siłowo. To zaleta. Ucząc się, kiedy można zaufać maszynie, potrzebujemy zadań ze znaną prawdą. Dopiero później ma sens przejście do rozmiarów, dla których dokładny wynik klasyczny staje się niepraktyczny.

Czesi zbudowali dostępną infrastrukturę kwantową

Jest w tej historii jeszcze coś, co szczególnie mnie cieszy: duża część drogi opiera się na pracy czeskich zespołów. IT4Innovations nie tylko hostuje i obsługuje pierwszy czeski komputer kwantowy, ale buduje też dokumentację, wsparcie i otwartą warstwę oprogramowania umożliwiającą zdalne użycie.

Były ślepe uliczki. To nowa infrastruktura i ani dokumentacja, ani klient nie są bezbłędne. Najważniejsze, że za nimi byli ludzie, którzy odpowiadali, pomagali i chcieli poprawiać ostre krawędzie. Szczególne podziękowania kieruję do zespołu IT4Innovations, Jakuba Siwka i wszystkich osób wokół VLQ i QaaS, które uczyniły pierwszy dostęp współpracą, a nie rytuałem wtajemniczenia.

Europa robi tu właściwą rzecz. Nie wystarczy kupić komputer kwantowy i go pokazywać. Wartość powstaje wtedy, gdy naukowcy, startupy, firmy i studenci mogą uzyskać dostęp, popełniać błędy, mierzyć i oddawać wyniki społeczności.

Jak ubiegać się o dostęp

EuroHPC uruchomiło pilotaż kwantowy w czerwcu 2026. Wnioski składa się przez EuroHPC Access Platform i ocenia w regularnych terminach. Czeskie organizacje badawcze mogą również korzystać z konkursów grantowych IT4Innovations, a pozostałe kraje konsorcjum LUMI-Q mają ścieżki krajowe.

Dobry wniosek nie musi obiecywać rewolucji kwantowej. Nasz zawierał:

• konkretny problem i powód, dla którego sam symulator nie wystarcza,
• działający, zwalidowany lokalny prototyp,
• hipotezy zapisane przed pomiarem i mierzalne cele,
• realistyczną liczbę zadań, shotów i kubitów,
• porównanie ze znanym wynikiem klasycznym,
• zobowiązanie do publikacji pipeline'u, danych i doświadczeń.

Przygotowanie jest ważniejsze niż wielkość firmy. Czas kwantowy jest rzadki, ale droga do niego może zacząć się zwyczajnie: od dobrego pytania, Pythona i uczciwie zbudowanego symulatora.

Co oddajemy społeczności

Projekt nie jest poufny. Pipeline, protokoły eksperymentalne, skrypty analityczne i wyniki chcemy publikować stopniowo. Już pierwszy dzień przyniósł odtwarzalny zapis counts, porównanie z trzema symulowanymi kalibracjami, notatki techniczne i propozycję poprawki biblioteki klienckiej.

Największą wartością pierwszego przebiegu kwantowego nie jest liczba 94,2%. To chwila, w której abstrakcyjna technologia staje się mierzalnym systemem inżynierskim, któremu potrafimy zadać precyzyjne pytanie.

Nie wkroczyliśmy w erę kwantową, demonstrując przewagę kwantową. Zrobiliśmy to bardziej trzeźwo: wysłaliśmy obwód do prawdziwej czeskiej maszyny, otrzymaliśmy dane, znaleźliśmy różnicę względem modelu i wiemy, jaki eksperyment wykonać dalej.

Tak właśnie powinna zaczynać się nauka.

Źródła i podziękowania

• IT4Innovations: komputer kwantowy VLQ
• IT4Innovations: VLQ dostępny dla nauki i firm
• EuroHPC JU: otwarcie pilotażowego dostępu kwantowego
• IT4Innovations: Quantum as a Service
• JiriTomcala/FakeVLQ
• Qiskit

Projekt EU-26-106 na VLQ został wsparty w ramach pilotażowego dostępu kwantowego EuroHPC JU. Eksperymenty na LUMI są prowadzone w projekcie EHPC-AIF-2026PG01-843. This work was supported by the Ministry of Education, Youth and Sports of the Czech Republic through the e-INFRA CZ (ID: 90254).