私たちは、最適化、シミュレーション、量子機械学習を含む多様な量子アルゴリズムを積極的に研究しています。専門チームは、誤り緩和技術を取り入れたハードウェア効率の高いアルゴリズムを開発することで、NISQ ハードウェアの性能を最大限に引き出しています。

例えば、QAOA（量子近似最適化アルゴリズム）回路において、既存の最先端ルーティングアルゴリズムと比べて、性能を大きく向上させることにすでに成功しています。現在も IQM のシステム上で実験を継続しており、今後さらに多くのベンチマーク指標を公開していく予定です。

私たちは HPC のお客様と協力し、古典計算と量子計算を組み合わせたハイブリッドシステムの性能を最大化するため、さまざまな導入アーキテクチャを検証してきました。その中で、量子ワークロード特有の特性や複雑さに特化して管理する、システム全体を横断する専用リソースマネージャのコンセプトを開発しています。 多くのアルゴリズムでは、量子ビットの寿命内に古典計算を完了させる必要があるため、オンプレミスでの統合はネットワークレイテンシを低減し、NISQ（Noisy Intermediate-Scale Quantum）時代における、より大規模な計算を可能にします。

最新のベンチマークでは、20量子ビット量子コンピュータ上で測定を行い、30組の量子ビットペアにおいて、2量子ビット（CZ）ゲート忠実度の中央値が 99.51% に達することを実証しました。さらに、単一の量子ビットペアでは、最大 99.8% の忠実度を記録しています。
このほか、IQM では以下のようなシステムレベルのベンチマーク結果を達成しています。
量子ボリューム(QV) of 2⁵=32
1秒あたりの回路レイヤー演算数(CLOPS): 2600.
忠実度 0.5 を超える 20 量子ビット GHZ 状態を実現
Q-スコア: 11