2026年9月24日——QC Design 今日发布白皮书“Over 10× reduction in logical error rates with Meridian”，其中显示，其专为容错量子计算设计打造的人工智能系统 Meridian 在其 100 多项容错设计任务的完整套件中，逻辑错误率均低于已发表方法和通用人工智能代理。逻辑错误率衡量的是受保护的量子信息出现失效的频率。

量子计算机的架构决定了其硬件需求和运行时间。更优的选择可以节省数年的开发时间和数百万美元的资本支出。要找到最优架构，需要横跨计算机科学、量子纠错、器件物理与工程学的专业知识。如今，只有极少数人具备这类专业知识。

Meridian 拓展了量子硬件团队可以探索的范围。其专用人工智能科学家结合了前沿模型、人工整理的知识，以及来自 QC Design 量子设计自动化平台 Plaquette 的验证工具。Plaquette 充当精确的世界模型，在贴近真实的硬件缺陷条件下测试候选方案，使 Meridian 能够区分真正的改进与因错误原因而得分良好的设计。

“我们接触的每一家量子制造商都在为其硬件设计最佳架构，”QC Design 联合创始人兼首席执行官 Ish Dhand 博士说。联合创始人 Martin Plenio 教授表示：“Meridian 将人工智能驱动的探索与解决该设计问题所需的建模和验证结合起来。它提升了硬件团队可设计、进而可制造的上限。”

该白皮书评估了架构设计的一个部分：用于检测受保护量子信息中错误的电路。这 100 多项任务的测试套件涵盖 10 个纠错码家族、多样的硬件布局，以及代表主要量子计算平台的错误模型。

Meridian 的表现优于科学文献中的既有方法，在整个评估套件中，逻辑错误率中位数降低超过 10 倍。对于每一项任务，QC Design 都将 Meridian 与五种已发表领先算法生成的最佳电路进行了比较。与基于 OpenAI GPT-6 Astra 的通用代理相比，Meridian 的逻辑错误率中位数降低超过 40%，部分改进幅度达 98.4%，相当于逻辑错误降低约 63 倍。

QC Design 认为，Meridian 背后的方法可以应用于量子计算之外的领域。许多科学问题既需要生成候选解决方案的能力，也需要判断其是否有效的专业知识。Meridian 是将这些能力结合在一起的早期 AI 系统范例，帮助研究人员探索那些原本可能无人问津的有前景解决方案。