ByFly Quantum Lab

Зачем туркомпании кубиты

ByFly Travel — технологическая компания: у нас собственная платформа бронирования, ИИ-ассистент Eva GPT с голосом и биометрией, своя серверная инфраструктура. Квантовая программа — это R&D-направление, которое началось с вопроса владельца: «что на самом деле происходит со временем и шумом внутри кубита?» Мы арендовали доступ к облачным QPU и начали проверять — руками, на настоящем железе.

Стенд: платформа qBraid (доступ к 27 устройствам), основное железо — сверхпроводниковый IQM Garnet, 20 кубит (AWS Braket), профилирован также IQM Emerald; IonQ Forte-1 (36 ионных кубитов) — в очереди на сравнение. Стек: Python 3.12, Qiskit 2.5, qBraid SDK 0.12.

Готовим состояние |000⟩, применяем случайную унитарную эволюцию U (запутывающие CX-слои), затем её точную инверсию U† — и измеряем, вернулась ли система в исходное состояние. На идеальном симуляторе возврат — 100%. На живом Garnet — ~98.5% (4000 шотов на точку), остаток — необратимая декогеренция.

Практическая находка, которая сэкономит вам кредиты

Наивная схема U·U† на облачном железе не измеряет то, что вы думаете: транспайлер IQM/Braket тихо сворачивает U†·U в тождество даже через барьеры. Мы это поймали фактом: схема со 192 CX-гейтами дала ту же фидельность, что и пустая, — измерялся только пол ошибки считывания. Вывод: для честного накопления шума нужны методы, не сворачиваемые компилятором (XEB, рандомизированные последовательности).

Cross-Entropy Benchmarking: случайные несворачиваемые схемы, сравнение распределения ответов железа с идеальным. На IQM Garnet фидельность падает с 99% (глубина L=1) до 82% (L=24), энтропия распределения ползёт к максимуму (3 бита на 3 кубитах). Это и есть количественно измеренная декогеренция — та самая термодинамическая «стрела времени» на уровне отдельных кубитов.

Воспроизвели протокол Хотты (Hotta, 2008; первая аппаратная реализация — Ikeda, 2023): у запутанной пары измеряем сторону A, классически передаём результат стороне B, и условная операция на B извлекает энергию из основного состояния — локально, быстрее, чем любой физический перенос энергии.

Прогон 16.07.2026 на IQM Garnet (4000 шотов, h=1.0, k=0.5): извлечённая на B энергия 0.089 ± 0.032 при теоретическом значении 0.073 (условные единицы гамильтониана) — результат согласуется с теорией в пределах погрешности. Job-ID задач AWS Braket — в сырых данных ниже.

Гипотеза, с которой всё началось: а что если «шум» кубита в изолированной среде — не хаос, а несёт структуру? Мы сняли на железе три серии по 4000–5000 шотов (суперпозиция H на 5 кубитах, пол считывания, контрольный псевдослучайный поток) и прогнали через FFT-анализ пиков, автокорреляцию и runs-тест.

Честный результат: закономерностей не найдено. Все кубиты во всех сериях — статистически белый шум (p-value FFT-пиков 0.17–0.90, автокорреляция ~0). На этой чувствительности гипотеза не подтверждена — и мы публикуем этот null-result как есть. Следующий шаг — больше кубитов, длиннее серии, кросс-платформенное сравнение.

Полные калибровки обоих чипов (Garnet, Emerald) — в сырых данных.

→ Масштабирование XEB на 5–7 кубитов (хаос наступает быстрее — интереснее кривая).
→ Тот же протокол на ионном IonQ Forte-1 — прямое сравнение «качества времени» сверхпроводников и ионов.
→ Delayed-choice quantum eraser и quantum switch (неопределённый причинный порядок).
→ Продолжение охоты на структуру шума: длинные серии, межплатформенная корреляция.

Why a travel company runs qubits

ByFly Travel is a technology company: our own booking platform, the Eva GPT voice AI assistant with biometrics, our own server infrastructure. The quantum program is an R&D track that started with the owner's question: "what actually happens to time and noise inside a qubit?" We rented cloud QPU access and started testing — hands-on, on real hardware.

Setup: qBraid platform (27 devices available), primary hardware — superconducting IQM Garnet, 20 qubits (AWS Braket); IQM Emerald profiled as well; IonQ Forte-1 (36 trapped-ion qubits) queued for comparison. Stack: Python 3.12, Qiskit 2.5, qBraid SDK 0.12.

Prepare |000⟩, apply a random unitary evolution U (entangling CX layers), then its exact inverse U†, and measure whether the system returned. Ideal simulator: 100% return. Real Garnet: ~98.5% (4000 shots per point); the remainder is irreversible decoherence.

A practical gotcha that will save you credits

A naive U·U† circuit on cloud hardware does not measure what you think: the IQM/Braket transpiler silently folds U†·U into identity even across barriers. We caught it red-handed: a circuit with 192 CX gates returned the same fidelity as an empty one — only the readout floor was being measured. Conclusion: honest noise accumulation requires compiler-proof methods (XEB, randomized sequences).

Cross-Entropy Benchmarking: random non-foldable circuits compared against the ideal distribution. On IQM Garnet fidelity decays from 99% (depth L=1) to 82% (L=24) while output entropy climbs toward the 3-bit maximum. That is decoherence measured quantitatively — the thermodynamic arrow of time at the level of individual qubits.

We reproduced Hotta's protocol (2008; first hardware demonstration — Ikeda, 2023): measure side A of an entangled pair, classically send the outcome to side B, and a conditional operation on B extracts energy from the ground state — locally, faster than any physical energy transfer.

Run of 2026-07-16 on IQM Garnet (4000 shots, h=1.0, k=0.5): energy extracted at B 0.089 ± 0.032 vs the theoretical 0.073 (Hamiltonian units) — consistent with theory within error bars. AWS Braket job IDs are in the raw data below.

The hypothesis that started it all: what if qubit "noise" in an isolated environment is not chaos but carries structure? We collected three hardware series of 4000–5000 shots (H-superposition on 5 qubits, readout floor, pseudo-random control) and ran FFT peak analysis, autocorrelation and runs tests.

Honest result: no patterns found. Every qubit in every series is statistically white noise (FFT peak p-values 0.17–0.90, autocorrelation ~0). At this sensitivity the hypothesis is not confirmed — and we publish this null result as is. Next: more qubits, longer series, cross-platform correlation.

Full calibration of both chips (Garnet, Emerald) — in the raw data.

→ Scale XEB to 5–7 qubits (chaos arrives faster — a richer curve).
→ Same protocol on trapped-ion IonQ Forte-1 — a direct superconducting-vs-ion "quality of time" comparison.
→ Delayed-choice quantum eraser and the quantum switch (indefinite causal order).
→ Continue the noise-structure hunt: longer series, cross-platform correlation.