量子科技中心_量科网

超级计算中心的量子计算需要强大工具来校准数据集分析、硬件性能预测及操作流程优化。该研究团队提出了一种基于数据驱动的校准指标处理框架。该模型基于团队内部20量子比特NISQ设备超过250天的真实校准质量指标数据集，通过细致的数据分析揭示了时序模式与跨指标关联性。借助无监督聚类方法，研究人员成功识别出稳定与噪声量子比特，并通过GHZ态实验验证了模型有效性。该工作不仅提供了设备健康状态指标，还形成了基于硬件状态的维护与重新校准建议，从而推动相关调度器与高性能量子计算（HPCQC）工作流的深度整合。