Quantinuum oppgraderer Reimei og utvider kvante-KI-samarbeidet med RIKEN

Quantinuum og RIKEN kunngjorde et utvidet partnerskap 10. november 2026, etter at oppgraderingen av Reimei til 56-kubitts System Model H2 var fullført. Planene omfatter et samarbeid om å utvikle en feil-tolerant kvantedatamaskin med «Made with Japan»-profil, samt en separat avtale med SoftBank om å undersøke muligheten for å tilby hybride kvante- og KI-tjenester til japanske KI-datasentre.

RIKEN markerte utvidelsen med en seremoni ved Wako-campus. Mitsuhisa Sato, direktør for avdelingen for hybride kvante- og HPC-plattformer, sa at den oppgraderte maskinen bør kunne løse større og mer komplekse vitenskapelige problemer enn det tidligere H1-systemet, mens et nylig undertegnet intensjonsmemorandum skal utvide forskningen på kvantedatabehandling for KI i vitenskapen.

Innkjøpet av maskinvaren var allerede offentlig kjent: En kunngjøring 14. april 2026 opplyste at H2 var levert for montering som erstatning for H1. Nyheten i november gjelder derfor den fullførte oppgraderingen og de nye partnerskapsforpliktelsene, ikke den første offentliggjøringen av overgangen til H2.

Tre systemer fordeler beregningsarbeidet

Quantinuums tekniske redegjørelse beskriver Reimei som utstyrt med fullstendig sammenkoblede kubitter med høy trofasthet, og deler den bredere plattformen inn i tre roller. Fugaku tar seg av klassisk modellering i stor skala og etablert vitenskapelig databehandling; ROQUO utfører simulering med tensor-nettverk, KI-trening og massivt parallell databehandling; Reimei utfører utvalgte beregninger av kvantetilstander og korrelasjoner som blir uoverkommende kostbare å representere klassisk.

Den hybride arbeidsflytstyringen i Quantinuum Nexus koordinerer disse ressursene, slik at jobber på klassisk infrastruktur kan sende kvanteoppgaver til Reimei og innlemme resultatene i større beregninger. Denne løsningen gir kvanteprosessoren en avgrenset rolle i en bredere vitenskapelig arbeidsflyt, i stedet for å kreve at den håndterer et helt problem.

NVIDIA opplyste i juli 2026 at ROQUO bruker 540 Blackwell-GPU-er via GB200 NVL4-plattformen og kobles til kvantesystemer på stedet, blant annet Reimei. Forskerne var i ferd med å undersøke et evolusjonært KI-rammeverk, utviklet sammen med NVIDIA og integrert med selskapets CUDA-Q-plattform for kvanteklassisk databehandling, som skulle generere kretser for Reimei.

Tidlige forskningsprosjekter innen kvante-KI

Materialprosjektet kombinerer kvantesimulering, klassiske tensor-nettverk og generativ KI for å utarbeide fasediagrammer, som viser hvordan materialegenskaper endres med temperatur, trykk eller magnetfelt. ROQUO utfører omfattende simuleringer med tensor-nettverk i områder som lar seg beregne klassisk, slik at Reimei kan håndtere kretser med lang tidsutvikling, der korrelasjoner over lange avstander og økende sammenfiltring øker kostnadene ved klassisk simulering.

Teamet har samlet inn maskinvaredata fra Reimei for en todimensjonal spinnmodell på 6 × 6, trent en Transformer for ekstrapolering til null støy på tvers av parameterrommet og brukt aktiv læring til å prioritere ytterligere innsamling av kvantedata. En generativ modell som er trent på det kombinerte klassiske datasettet og kvantedatasettet, kjøres deretter på ROQUO for å trekke ut betingelser som ennå ikke er simulert.

Quantinuum rapporterer foreløpige resultater som tyder på at modellen kan gi mer nøyaktige prediksjoner enn KI som bare er trent på klassiske simuleringer, og mer presise prediksjoner enn Reimei alene. Selskapet understreker samtidig at de eksperimentelle funnene kanskje ikke blir bekreftet i større skala eller ved kommersiell bruk. Bedre forståelse av magnetisme på atomnivå kan bidra til utviklingen av MR med ultrahøyt felt og smarte strømnett, men dette er mulige bruksområder, ikke løsninger som allerede er tatt i bruk.

Et annet prosjekt, der RIKEN, NVIDIA og Quantinuum deltar, utvikler en skalerbar arbeidsflyt som omfatter kvanteprosessorer, GPU-er og høyytelsesdatabehandling. Det første målet er sinkporfyrin, et lysabsorberende molekyl, med vekt på eksiterte elektroniske tilstander som inngår i lysabsorpsjon, ikke bare søk etter grunntilstander.

Fugaku modellerer det større molekylære miljøet og håndterer den bredere arbeidsflyten innen kjemi; ROQUO tar seg av optimalisering, konfigurasjonsinteraksjonsberegninger, KI-assistert kretsdesign og rekonstruksjon av spektra; Reimei leter etter viktige elektronkonfigurasjoner i områder med sterke korrelasjoner. Klassiske systemer bruker deretter disse kandidatkonfigurasjonene til å beregne energier og rekonstruere egenskaper som er relevante for eksperimenter, blant annet molekylets absorpsjonsspektrum. Denne arbeidsdelingen gjør at kvanteprosessoren ikke trenger å representere hele det biomolekylære miljøet.

Begge prosjektene startet før Reimeis tjenester ble lansert offentlig. Når prosjektene er avsluttet, skal Reimei etter planen gå over til ordinær drift under Test User Program.

Planer for kommersialisering utover RIKEN

Forskningsplanen «Made with Japan» kombinerer Quantinuums teknologi med forskning ved japanske universiteter og produksjonskompetansen hos innenlandske komponentleverandører, og bygger på erfaringene fra integreringen og driften av Reimei. I henhold til den separate avtalen med SoftBank skal de tre organisasjonene vurdere om infrastrukturen er klar, og undersøke direkte forbindelser mellom kvantedatamaskiner og KI-datasentre, blant annet om slike forbindelser kan støtte hybride kommersielle tjenester utenfor forskningsmiljøene.

Quantinuum advarte om at intensjonsavtalen og avtalen med SoftBank kanskje ikke vil føre til endelige avtaler, felles utvikling eller kommersielle tjenester. Reimei er fortsatt en del av JHPC-quantum-prosjektet, som finansieres av Japans New Energy and Industrial Technology Development Organization. Dermed inngår det pågående arbeidet i et støttet forskningsprogram mens partnerne undersøker industriell bruk.

Oppgraderingen legger grunnlaget for maskinvaren og arbeidsflyten, men den kommersielle prøven består fortsatt av to deler: å gjenskape de tidlige forskningsgevinstene i større skala og å gjøre SoftBanks utforskning om til tjenester som strekker seg utover RIKENs forskningsmiljø.