Gix 인터넷: 양자 X 랩스, 엔비디아 CUDA-Q 디코더와 IBM 양자 하드웨어로 주요 이정달성
🇰🇷 한글 번역
Quantum X Labs의 양자 오류 정정(QEC) 디코더가 NVIDIA CUDA-Q에서 Google 하드웨어 데이터를 기반으로 논리 오류를 12~13% 감소시켰으며, LayerQake는 세 대의 IBM 양자 프로세서에서 최대 누적 오류를 15~21배 감소시키고 측정 편향을 6% 미만으로 낮췄다
이스라엘 텔아비브, 2026년 10월 22일 (GLOBE NEWSWIRE) -- 이중 상장 기술 기업인 Gix Internet Ltd.(나스닥: GIXI; TASE: GIX)('Gix' 또는 '회사')는 Gix가 약 13%(2,818,585주)를 보유하고 있는 Quantum X Labs Inc.('Quantum X Labs' 또는 'QXL')이 보고한 두 가지 최근 기술 이정표를 오늘 발표했다.
Quantum X Labs는 양자 오류 정정(QEC) 디코더가 하이브리드 양자-고전 슈퍼컴퓨팅을 위한 오픈 플랫폼인 NVIDIA CUDA-Q에 배포되어 실행 중이라고 발표했다. CUDA-Q QEC 라이브러리를 활용하여 이 디코더는 Google의 공개된 양자 하드웨어 데이터에서 플랫폼의 표준 매칭 디코더(PyMatching)보다 논리 오류가 12~13% 적었다. Google의 공개 표면 코드 데이터셋(코드 거리 3과 5에서 5회의 오류 정정 라운드에 대한 10,000개의 홀드아웃 실행) 테스트에서 QXL 디코더는 거리 3에서 PyMatching보다 논리 오류가 12.7% 적었고, 거리 5에서는 12.1% 적었다. 오류 데이터를 라운드별로 순차적으로 수신하도록 설계된 별도의 25라운드 스트리밍 평가에서 스트리밍 디코더는 거리 3에서 PyMatching보다 관찰된 논리 오류율이 약 6% 낮았고, 거리 5에서는 9% 낮았다. "이 이정표는 QXL의 디코더 기술이 선도적인 양자 컴퓨팅 소프트웨어 환경에서 작동하여 실제 실험 데이터에서 고무적인 결과를 제공할 수 있음을 보여줍니다."라고 Quantum X Labs의 수석 과학자인 Nir Sharon 교수는 말했다. Quantum X Labs는 다음 단계로 NVIDIA NVQLink 연결을 사용하는 시스템에서 실시간 QEC 파이프라인에서 디코더를 실행할 계획이다.
또한 Quantum X Labs의 양자 사이버 보안 부문인 QuantumQ Security는 ibm_fez, ibm_kingston, ibm_marrakesh라는 세 대의 운영 중인 IBM 양자 프로세서에서 자체 LayerQake 기술의 실험적 검증을 보고했다. QXL의 사전 정의된 성공 기준을 세 대의 프로세서 모두에서 충족한 사전 등록 및 재현 가능한 테스트에서 LayerQake는 세 대의 프로세서 모두에서 측정 편향을 약 11~15%에서 6% 미만으로 줄였으며, 최대 누적 오류를 15~21배 감소시켰다. 이러한 개선은 각 개별 계산 문제에 맞춤화된 교정 방법론을 필요로 하지 않고 하드웨어로 인한 부정확성을 완화하도록 설계된 LayerQake의 문제 독립적 교정 접근 방식을 사용하여 달성되었다.
📄 원문 (English)
Quantum X Labs' QEC decoder delivers 12–13% fewer logical errors on NVIDIA CUDA-Q using Google hardware data; LayerQake reduces maximum cumulative error 15- to 21-fold and measurement bias to below 6% across three IBM quantum processors
TEL AVIV, Israel, Oct. 22, 2026 (GLOBE NEWSWIRE) -- Gix Internet Ltd. (Nasdaq: GIXI; TASE: GIX) ("Gix" or the "Company"), a dual-listed technology company, today announced two recent technology milestones reported by Quantum X Labs Inc. ("Quantum X Labs" or "QXL"), in which Gix holds approximately 13% (2,818,585 shares).
Quantum X Labs announced that its quantum error-correction (QEC) decoder is now deployed and running on NVIDIA CUDA-Q, the open platform for hybrid quantum-classical supercomputing. Leveraging the CUDA-Q QEC library, the decoder made 12–13% fewer logical errors than the platform's standard matching decoder (PyMatching) on Google's publicly released quantum hardware data. In tests on Google's public surface-code dataset (10,000 held-out runs of five error-correction rounds at code distances 3 and 5), the QXL decoder made 12.7% fewer logical errors than PyMatching at distance 3 and 12.1% fewer at distance 5. In a separate 25-round streaming evaluation designed to receive error data round by round, the streaming decoder achieved an observed logical error rate approximately 6% lower than PyMatching at distance 3 and 9% lower at distance 5. "This milestone demonstrates that QXL's decoder technology can operate within a leading quantum computing software environment and deliver encouraging results on real experimental data," said Prof. Nir Sharon, Chief Scientist of Quantum X Labs. Quantum X Labs plans, as a next step, to run the decoder in a real-time QEC pipeline on a system utilizing an NVIDIA NVQLink connection.
In addition, Quantum X Labs' quantum cybersecurity operation, QuantumQ Security, reported the experimental validation of its LayerQake technology on three operational IBM quantum processors: ibm_fez, ibm_kingston and ibm_marrakesh. In a pre-registered, reproducible test that met both of QXL's predefined success criteria on all three processors, LayerQake reduced measurement bias from approximately 11% to 15% to below 6% on each of the three processors and demonstrated a 15- to 21-fold reduction in maximum cumulative error. These improvements were achieved using LayerQake's problem-independent calibration approach, which is designed to mitigate hardware-induced inaccuracies without requiring a calibration methodology tailored to each individual computational problem.
▶ 칩 라이브 24 홈으로 — chiplive24.com