Neuer KI-Agent von Classiq
Von natürlicher Sprache zu ausführbaren Quantenprorammen
Classiq stellt erstmals einen KI-Agenten vor, der überprüfbare Programme für reale Quantenhardware erzeugt. Damit vereinfachen sich Entwicklungsprozesse, technische Einstiegshürden sinken und der Weg von ersten Prototypen zu skalierbaren Systemen beschleunigt sich.
Die Anwender können ihre Ideen per Prompt in natürlicher Sprache formulieren, die der in die in die modellbasierte Plattform von Classiq eingebettete Quantum Agent in funktionsfähige Quantenanwendungen überführt. Damit kann KI im Quantensoftware-Bereich helfen, Entwicklungsprozesse zu vereinfachen, technische Einstiegshürden zu senken und den Weg von ersten Prototypen hin zu skalierbaren Anwendungen zu beschleunigen.
Im Unterschied zu herkömmlichen Code-Assistenten beruht der Classiq Quantum Agent auf einer modellbasierten Quanten-Softwareplattform. Dadurch kann er Quantenprogramme in einer validierten, skalierbaren Entwicklungsumgebung generieren und optimieren. Der Ansatz geht damit über reine Code-Vorschläge hinaus und lässt die KI als geschulten Entwicklungspartner agieren, der komplexe Quanten-Workflows steuern und umsetzen kann. Die Workflows lassen sich in unterschiedlichen Branchen wie der Pharmazie, dem Finanzwesen, der Luft- und Raumfahrt, Automobilindustrie und in der Quantenfehlerkorrektur einsetzen.
»Im Quantencomputing war der Einsatz von KI bislang weitgehend auf die Unterstützung beim Schreiben von Code beschränkt«, erklärt Nir Minerbi, CEO und Mitgründer von Classiq. »Mit Classiq Quantum Agent haben wir nun eine grundlegende Modellierungs- und Abstraktionsschicht für Quantensoftware entwickelt. Sie ist darauf ausgelegt, von großen Sprachmodellen direkt verarbeitet zu werden. Dadurch kann die KI Quantensoftware auf einem hohen fachlichen Niveau entwickeln, die nicht nur konzeptionell überzeugt, sondern auch als vollständig kompilierbare Anwendung auf realer Hardware ausgeführt werden kann.«
Von der Spracheingabe zur produktionsreifen Quantenanwendung
Classiqs neue Funktionen erlauben es Nutzern, ihre Ziele, Algorithmen oder Domain-spezifische Probleme in natürlicher Sprache zu erklären, um strukturierte Quantenprogramme zu generieren, die analysiert, optimiert und anschließend ausgeführt werden können.
Entscheidend ist, dass es sich dabei nicht um freie Code-Generierung handelt. Die KI erzeugt Ergebnisse innerhalb Classiqs modelbasierter Architektur, wodurch sichergestellt wird, dass die Programme:
Strukturiert sind und gewartet werden können
Vollständig validiert und kompilierbar sind
Für reale Hardwareanforderungen optimiert sind
Hardwareunabhängig sind und mit der Weiterentwicklung von Quantensystemen kompatibel bleiben
Classiq kombiniert natürliche Sprachinteraktion mit einer Synthese- und Optimierungs-Engine und ermöglicht so den Übergang von experimenteller Quantenprogrammierung zu reproduzierbaren, skalierbaren Anwendungen für den Einsatz in Unternehmen.
Quantenagenten auf Expertenniveau
Der agentenbasierte Workflow unterstützt den gesamten Entwicklungsprozess von Quantenanwendungen, Dazu gehören:
Übertragung von Domain-Problemen in Quantenmodelle
Entwicklung skalierbarer Algorithmen über Abstraktionsebenen hinweg
Optimierung von Schaltkreisen unter realen Einschränkungen
Iteration innerhalb strukturierter Entwicklungsabläufe
Dank der validierten Modellierungsschicht und der kuratierten Algorithmus-Bibliotheken von Classiq analysieren die Agenten Quantensysteme auf einer höheren Abstraktionsebene als herkömmliche LLM-basierte Tools. So verbindet das System die Flexibilität von KI mit der für die professionelle Quantenentwicklung erforderlichen Präzision.
Quantenprojekte werden zu langfristig nutzbaren Anwendungen
Der Ansatz von Classiq steht für einen grundlegenden Wandel im Einsatz von Quantencomputing in Unternehmen. Mit dem Übergang zu skalierbaren Systemen werden Softwareabstraktion, Automatisierung, Entwicklerproduktivität und Implementierungsqualität immer wichtiger. Statt isolierter Experimente oder kurzlebigen Programmen können Unternehmen nachhaltige Anwendungen entwickeln, die Wissen systematisch erfassen, validieren und kontinuierlich weiterentwickeln.
»Unternehmen wollen nicht einfach nur mit Quantentechnologie herumexperimentieren«, fügt Minerbi hinzu. »Sie möchten etwas schaffen, das langfristig Bestand hat. Deshalb kombinieren wir KI mit einer bewährten Modellierungsgrundlage, damit Teams Quantenanwendungen und Wissensressourcen entwickeln können, die mit der technologischen Entwicklung schritthalten.«
KI-native Entwicklungsprozesse markieren den nächsten Schritt in der Quantenentwicklung, weil sie komplexe Entwicklungsabläufe strukturiert abbilden und automatisieren. So können mehr Teams an der Entwicklung teilnehmen, ohne Abstriche bei Präzision oder Anwendungsreife machen zu müssen.
»Unternehmen wollen nicht einfach nur mit Quantentechnologie herumexperimentieren«, so Minerbi. »Sie möchten etwas schaffen, das langfristig Bestand hat. Deshalb kombinieren wir KI mit einer bewährten Modellierungsgrundlage, damit Teams Quantenanwendungen und Wissensressourcen entwickeln können, die mit der technologischen Entwicklung schritthalten.«