Qiskit Functions

ตุลาคม 2026

• Qiskit Functions Catalog มี Qiskit Functions ใหม่สามรายการแล้ว:

  • Orbit โดย Quantum Elements เป็น Circuit function ที่รวม optimized transpilation, dynamical decoupling และ measurement error mitigation ไว้ใน workflow เดียว ใช้การ error suppression ที่มี overhead ต่ำและคงตรรกะของ Circuit เดิมไว้ และให้คุณเปิด ปิด หรือเปรียบเทียบแต่ละเทคนิคกับ Circuit ดิบได้ รองรับ dynamic circuit รวมถึง workflow ที่มี mid-circuit measurement ดูเอกสารและ tutorial Benchmark QFT process fidelity with Orbit เพื่อเริ่มต้นใช้งาน

  • Parity Twine Optimizer โดย ParityQC เป็น Application function ที่ใช้วิธี Parity Twine เพื่อลดจำนวน two-qubit Gate และความลึกของ Circuit โดยสร้างปฏิสัมพันธ์แบบ non-local โดยไม่ใช้ SWAP Gate ทำให้รองรับขนาดปัญหา optimization ระดับอุตสาหกรรมที่ทำไม่ได้ด้วยวิธี transpilation มาตรฐานที่พึ่ง SWAP มาก ดูเอกสารและ tutorial Sherrington-Kirkpatrick model กับ market split problem เพื่อเริ่มต้นใช้งาน

  • Constrained Quantum Optimizer โดย Aqarios เป็น Application function ที่แก้ปัญหา constrained binary optimization โดยตรง โดยบังคับใช้ข้อจำกัด one-hot และ set-packing แบบ native ผ่าน XY-mixer แทนการใช้ penalty term จัดการ reformulation, circuit synthesis, transpilation และการรันบนฮาร์ดแวร์ให้โดยอัตโนมัติ ดูเอกสารและ tutorial Find the Maximum Independent Set เพื่อเริ่มต้นใช้งาน

ดูเอกสาร Qiskit Functions เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม

กรกฎาคม 2026

• การตรวจสอบล่วงหน้าแบบใหม่และเมธอด backend ใหม่ใน Qiskit Functions v0.17.0: เมธอดใหม่ใน qiskit-ibm-catalog ช่วยให้คุณตรวจสอบความจุของ runtime และการเข้าถึง backend ก่อนที่จะรัน และ run() ตอนนี้ตรวจสอบทั้งสองอย่างก่อนที่จะส่งงาน

  • มีอะไรใหม่

    • เมื่อคุณเรียก run() บนฟังก์ชัน บริการจะตรวจสอบสามสิ่งก่อน: ว่าอินสแตนซ์ของคุณมีความจุ runtime ว่าคุณสามารถเข้าถึง backend ที่ระบุได้ และว่ามี backend อย่างน้อยหนึ่งตัวพร้อมใช้งาน หากมีสิ่งใดผิดพลาด คุณจะได้รับข้อความข้อผิดพลาดที่ชัดเจนทันทีแทนที่จะต้องรอในคิว

      คุณสามารถตรวจสอบทรัพยากรเหล่านี้ด้วยตนเองได้ตลอดเวลา:

      • ตรวจสอบความจุ runtime ที่เหลือของคุณด้วย usage()

      • แสดงรายการ backend ที่อินสแตนซ์ของคุณสามารถเข้าถึงได้ด้วย backends()

      • ค้นหา backend ตัวเดียวและยืนยันการเข้าถึงด้วย backend()

      • ค้นหา backend ที่มีงานค้างอยู่น้อยที่สุดด้วย least_busy()

  • กรณีการใช้งานทั่วไป

    • ตรวจสอบความจุที่เหลือของคุณก่อนงานชุดใหญ่ และข้ามการรันหากมีความจุไม่เพียงพอที่จะทำให้เสร็จ

    • เลือก backend ในโค้ดแทนการฝังชื่อไว้ตายตัว

    • ให้ล้มเหลวตั้งแต่เนิ่นๆ ใน pipeline และ notebook แทนที่จะรอในคิว

  • เริ่มต้นใช้งาน

    • ก่อนอื่นให้แน่ใจว่าคุณกำลังใช้ qiskit-ibm-catalog เวอร์ชันล่าสุด:

      pip install --upgrade qiskit-ibm-catalog

    • จากนั้นดูเอกสารสำหรับข้อมูลเพิ่มเติมและตัวอย่าง

การอัปเดตก่อนหน้านี้

2026

เมษายน 2026

• ตอนนี้สามารถค้นหาเนื้อหา API reference ทั้งหมดสำหรับ Qiskit Functions ได้พร้อมกับเอกสาร API reference อื่นๆ: Qiskit Functions API reference

2025

ไตรมาสที่สาม

18 กรกฎาคม 2025

เทมเพลตของ Qiskit Functions มอบ pipeline แบบโมดูลาร์ให้คุณ ซึ่งช่วยให้คุณสลับเปลี่ยนเครื่องมือ วิธีการ หรือการกำหนดค่าใหม่สำหรับการทดลองที่คุณกำหนดเองได้ เทมเพลตฟังก์ชันทั้งหมดยังพร้อมนำไปติดตั้งใช้งานบน Qiskit Serverless ได้ ซึ่งคุณสามารถใช้ประโยชน์จากการประมวลผลแบบคลาสสิกเป็นส่วนหนึ่งของการรันเวิร์กโฟลว์ของคุณได้อย่างง่ายดาย คุณสามารถติดตั้งแพ็กเกจ serverless ของคุณบนสภาพแวดล้อมคลาวด์ที่คุณต้องการ หรือใช้ประโยชน์จากบริการโฮสต์ที่ IBM จัดเตรียมไว้สำหรับผู้ใช้ Premium และ Flex Plan ไม่ว่าคุณจะเลือกตัวเลือกใด Qiskit Serverless ก็ช่วยลดความซับซ้อนในการรันและทำให้บางส่วนของเวิร์กโฟลว์ของคุณทำงานแบบขนานได้

เยี่ยมชมคู่มือ Qiskit Functions templates เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม หรืออ่านภาพรวมของ Qiskit Functions ในเอกสาร

ไตรมาสที่สอง

5 มิถุนายน 2025

• เรารู้สึกตื่นเต้นที่จะเปิดตัวฟังก์ชันใหม่สองตัวสำหรับด้านการเงินและการหาค่าเหมาะที่สุด:

  • QUICK-PDE โดย ColibriTD ช่วยให้ผู้ใช้แก้สมการเชิงอนุพันธ์บางประเภทสำหรับการเปลี่ยนรูปวัสดุและปัญหาพลศาสตร์ของไหลเชิงคำนวณได้ ตัวอย่างเช่น ทีมนักวิจัยทีมหนึ่งได้เริ่มใช้ฟังก์ชัน QUICK-PDE เพื่อศึกษาพลศาสตร์ของของไหลที่ทำปฏิกิริยาชนิดใหม่ที่พัฒนาขึ้นเพื่อถ่ายเทความร้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นในเครื่องปฏิกรณ์นิวเคลียร์ประเภทที่เรียกว่า Small Modular Reactors

  • Quantum Portfolio Optimizer โดย Global Data Quantum ช่วยให้นักวิจัยด้านการเงินเชิงปริมาณสามารถ back-test กลยุทธ์การหาค่าเหมาะที่สุดของพอร์ตโฟลิโอได้ ฟังก์ชันนี้ทำงานบน Qubit มากกว่า 100 ตัว และคำนวณ Sharpe ratio ของพอร์ตโฟลิโอเทียบกับผลตอบแทนในช่วงเวลาที่กำหนด ผู้ใช้กลุ่มแรกกำลังสำรวจความสามารถของตัวหาค่าเหมาะที่สุดในการประเมินผลการดำเนินงานในอดีตของกลยุทธ์การลงทุน และเปิดให้เปรียบเทียบพอร์ตโฟลิโอที่แตกต่างกันภายใต้เงื่อนไขที่คล้ายคลึงกัน

ดู Qiskit Functions Catalog เพื่อขอทดลองใช้ฟรีวันนี้

4 มิถุนายน 2025

• การอัปเดตใหม่

  • เอกสารสำหรับ Singularity Machine Learning - Classification ได้รับการอัปเดตแล้ว ดูบันทึกการเปลี่ยนแปลง

16 พฤษภาคม 2025

• ในอีกไม่กี่สัปดาห์ข้างหน้า ทุกฟังก์ชันจะให้ข้อมูลรายละเอียดเพื่อช่วยให้คุณรัน ดีบัก และวิเคราะห์เวิร์กโฟลว์ของคุณ ซึ่งรวมถึง:

  • เมื่องานล้มเหลว คุณสามารถใช้ job.error_message() เพื่อค้นหารหัสข้อผิดพลาดและข้อความเฉพาะที่ช่วยให้คุณดีบักเวิร์กโฟลว์ของคุณได้

  • job.status() จะให้ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับสิ่งที่กำลังเกิดขึ้นในขณะที่ Function อยู่ในสถานะ RUNNING รวมถึง:

    • RUNNING: MAPPING

    • RUNNING: OPTIMIZING_FOR_HARDWARE

    • RUNNING: WAITING_FOR_QPU

    • RUNNING: EXECUTING_QPU

    • RUNNING: POST_PROCESSING

  • สุดท้าย หลังจาก Qiskit Function เสร็จสมบูรณ์ คุณสามารถตรวจสอบเวลาที่ใช้ในแต่ละขั้นตอนได้ด้วย job.result()['metadata']['resource_usage'] ดังตัวอย่างต่อไปนี้

ขยายเพื่อดูตัวอย่างโค้ด

{
      ...,
  "metadata": {
    "resource_usage": {
      {
        "RUNNING: MAPPING": {
          "CPU_TIME": seconds,
          "GPU_TIME": seconds,
          "QPU_TIME": seconds,
        },
        "RUNNING: OPTIMIZING_FOR_HARDWARE": {
          "CPU_TIME": seconds,
          "GPU_TIME": seconds,
          "QPU_TIME": seconds,
        },
        "RUNNING: WAITING_FOR_QPU": {
          "CPU_TIME": seconds,
          "GPU_TIME": seconds,
          "QPU_TIME": seconds,
        },
        "RUNNING: EXECUTING_QPU": {
          "CPU_TIME": seconds,
          "GPU_TIME": seconds,
          "QPU_TIME": seconds,
        },
        "RUNNING: POST_PROCESSING": {
          "CPU_TIME": seconds,
          "GPU_TIME": seconds,
          "QPU_TIME": seconds,
        },
      },
    }
  }
}

เราหวังว่าการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้จะทำให้การใช้ Qiskit Functions ง่ายขึ้น และคุณสามารถเริ่มทดลองใช้ฟรีในแคตตาล็อกได้วันนี้

ไตรมาสที่หนึ่ง

10 มีนาคม 2025

• รายการล่าสุดที่เพิ่มเข้ามาใน Qiskit Functions Catalog

  • Iskay Quantum Optimizer - A Qiskit Function by Kipu Quantum

  • Singularity Machine Learning - Classification: A Qiskit Function by Multiverse Computing

  • HI-VQE Chemistry - A Qiskit Function by Qunova Computing

หากต้องการเริ่มต้นใช้งาน โปรดสำรวจเอกสาร Qiskit Functions

2024

16 กันยายน 2024

• ขอแนะนำ Qiskit Functions พรีวิว สำหรับผู้ใช้ IBM Quantum Premium Plan หากต้องการเริ่มต้นใช้งาน ให้ pip install qiskit-ibm-catalog และสำรวจเอกสาร Qiskit Functions ด้วย Qiskit Functions Catalog client คุณสามารถส่งงานไปยังบริการนามธรรมที่ออกแบบมาเพื่อเร่งงานวิจัยของคุณได้ ลงชื่อเข้าใช้ด้วยข้อมูลรับรอง IBM Quantum Platform ที่มีอยู่ของคุณ

  Qiskit Functions Catalog พรีวิวให้สิทธิ์การเข้าถึงแก่ผู้ใช้ Premium Plan เพื่อสำรวจฟังก์ชันที่พร้อมใช้งาน รวมถึงฟังก์ชันที่เขียนโดย IBM และฟังก์ชันที่เขียนโดยสมาชิกอื่นๆ ในระบบนิเวศของเรา แคตตาล็อกประกอบด้วยฟังก์ชันสองประเภท: circuit functions และ application functions

  • Circuit functions มอบอินเทอร์เฟซที่เรียบง่ายสำหรับการรัน Circuit โดยรับ Circuit นามธรรมและ observable ที่ผู้ใช้ระบุเป็นอินพุต จากนั้นจัดการการสังเคราะห์ การหาค่าเหมาะที่สุด และการรัน ISA Circuit ที่เป็นตัวแทน Circuit functions รวมความสามารถล่าสุดในด้าน transpilation การระงับข้อผิดพลาด และการบรรเทาข้อผิดพลาดเข้าไว้ด้วยกัน เพื่อให้ประสิทธิภาพระดับ utility เข้าถึงได้ทันทีโดยไม่ต้องปรับแต่งเพิ่มเติม สิ่งนี้ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์เชิงคำนวณสามารถมุ่งเน้นไปที่การแมปปัญหาของตนเข้ากับ Circuit แทนที่จะต้องสร้าง pattern สำหรับแต่ละปัญหาตั้งแต่ต้น

  • Application functions ครอบคลุมงานระดับสูงขึ้น เช่น การสำรวจอัลกอริทึมและกรณีการใช้งานเฉพาะโดเมน นักพัฒนาระดับองค์กรและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจไม่มีความรู้พื้นฐานด้าน quantum information science สำหรับการทำงานกับ Circuit แต่ต้องการนำความรู้เฉพาะโดเมนของตนมาพัฒนาอัลกอริทึมและแอปพลิเคชัน quantum computing ด้วย application functions ผู้ใช้สามารถป้อนอินพุตแบบคลาสสิกของตนและรับผลลัพธ์ เพื่อให้สามารถทดลองผนวก quantum เข้ากับเวิร์กโฟลว์เฉพาะโดเมนของตนได้ง่ายขึ้น

• ด้วยการเปิดตัว Qiskit Functions Catalog นักพัฒนา Premium Plan สามารถสำรวจ IBM Circuit function ได้ IBM Circuit function มีส่วนขยายล่าสุดที่ขับเคลื่อนด้วย AI สำหรับ Qiskit ในด้านการสังเคราะห์ circuit การหาค่าเหมาะที่สุด และการจัดตารางเวลา รวมถึงวิธีการบรรเทาข้อผิดพลาดขั้นสูงเพื่อให้ได้ค่าประมาณที่แม่นยำที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ด้วยฮาร์ดแวร์ในปัจจุบัน

  ผู้ใช้สามารถซื้อสิทธิ์การใช้งานสำหรับฟังก์ชันต่อไปนี้ที่พัฒนาโดยพาร์ทเนอร์ของเราอย่าง Q-CTRL, QEDMA และ Algorithmiq

• Circuit functions

  • Q-CTRL กำลังเปิดตัว Circuit function ที่ใช้เทคนิคการควบคุม quantum ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้ขยายขนาดไปสู่ปัญหาที่ใหญ่ขึ้นได้สำเร็จ

  • Algorithmiq กำลังเปิดตัว circuit function ที่ใช้ TEM (tensor-network error mitigation) ซึ่งเป็นวิธีการบรรเทาข้อผิดพลาดสำหรับการได้มาซึ่งตัวประมาณด้วยจำนวน shot ที่น้อยกว่าวิธี PEC (probabilistic error cancellation)

  • QEDMA กำลังเปิดตัว circuit function ที่ใช้โพรโทคอลที่เป็นกรรมสิทธิ์เฉพาะสำหรับการระบุลักษณะการทำงานของ QPU ที่มีสัญญาณรบกวนอย่างมีประสิทธิภาพและแม่นยำ และใช้การระงับข้อผิดพลาดกับการบรรเทาข้อผิดพลาดโดยอิงจากข้อมูลการระบุลักษณะ

• Application functions

  • Q-CTRL กำลังเปิดตัวตัวแก้ปัญหาการหาค่าเหมาะที่สุด ซึ่งผู้ใช้สามารถส่งกราฟหรือ objective และรับต้นทุนของคำตอบได้