論文の概要: A Model Context Protocol Server for Quantum Execution in Hybrid Quantum-HPC Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.08318v1
- Date: Thu, 09 Apr 2026 14:50:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-10 18:34:05.973202
- Title: A Model Context Protocol Server for Quantum Execution in Hybrid Quantum-HPC Environments
- Title（参考訳）: ハイブリッド量子HPC環境における量子実行のためのモデルコンテキストプロトコルサーバ
- Authors: Masaki Shiraishi, Ikko Hamamura, Tatsuya Ishigaki, Tadashi Kadowaki,
- Abstract要約: 量子アルゴリズムの実行には、コードを生成し、複雑な計算資源を管理する必要がある。
本稿では,モデルコンテキストプロトコルサーバの実装を通じて,この実行ギャップを埋めるように設計されたAI駆動フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.47078939738017017
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The integration of large language models (LLMs) into scientific research is accelerating the realization of autonomous ``AI Scientists.'' While recent advancements have empowered AI to formulate hypotheses and design experiments, a critical gap remains in the execution of these tasks, particularly in the domain of quantum computing (QC). Executing quantum algorithms requires not only generating code but also managing complex computational resources such as QPUs and high-performance computing (HPC) clusters. In this paper, we propose an AI-driven framework specifically designed to bridge this execution gap through the implementation of a Model Context Protocol (MCP) server. Our system enables an LLM agent to process natural language prompts submitted as part of a job, autonomously executing quantum computing workflows by invoking our tools via the MCP. We demonstrate the framework's capability by performing essential quantum algorithmic primitives, including sampling and computation of expectation values. Key technical contributions include the development of an MCP server for quantum execution, a pipeline for interpreting OpenQASM code, an automated workflow with CUDA-Q for the ABCI-Q hybrid platform, and an asynchronous execution pipeline for remote quantum hardware using the Quantinuum emulator via CUDA-Q. This work validates that AI agents can effectively abstract the complexities of hardware interaction through an MCP-based architecture, thereby facilitating the automation of practical quantum research.
- Abstract（参考訳）: 科学研究への大型言語モデル(LLM)の統合は、自律的な 'AI Scientists' の実現を加速している。
「''最近の進歩は、AIに仮説や設計実験を定式化する権限を与えてきたが、これらのタスクの実行、特に量子コンピューティング(QC)の領域において重要なギャップが残っている。
量子アルゴリズムの実行には、コード生成だけでなく、QPUや高性能コンピューティング(HPC)クラスタなどの複雑な計算資源の管理も必要である。
本稿では,モデルコンテキストプロトコル(MCP)サーバの実装を通じて,この実行ギャップを埋めるためのAI駆動型フレームワークを提案する。
我々のシステムでは、LLMエージェントがジョブの一部として提出された自然言語プロンプトを処理し、MPPを介してツールを呼び出すことで、量子コンピューティングワークフローを自律的に実行することができる。
本稿では,期待値のサンプリングや計算を含む,重要な量子アルゴリズムプリミティブを実行することで,フレームワークの能力を示す。
主な技術貢献としては、量子実行のためのMPPサーバの開発、OpenQASMコードを解釈するためのパイプライン、ABCI-Qハイブリッドプラットフォーム用のCUDA-Qによる自動化ワークフロー、CUDA-Qを介してQuantinuumエミュレータを使用したリモート量子ハードウェアのための非同期実行パイプラインなどがある。
この研究は、AIエージェントがMPPベースのアーキテクチャを通じてハードウェアインタラクションの複雑さを効果的に抽象化し、実用的な量子研究の自動化を促進することを実証する。
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