論文の概要: QMClaw: A Scalable General-purpose Framework for Quantum Measurement and Control
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.04674v1
- Date: Fri, 04 Sep 2026 03:07:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-07 18:15:23.89865
- Title: QMClaw: A Scalable General-purpose Framework for Quantum Measurement and Control
- Title（参考訳）: QMClaw: 量子計測と制御のためのスケーラブルな汎用フレームワーク
- Abstract要約: 量子計測と制御のための一般的なワークフロー指向フレームワークであるQMClawを提案する。
コアとなるのはルールエンジン中心のコントロール層で、構造化されたコンテキストを処理し、ルールベースの状態遷移を実行し、実行計画を生成する。
このフレームワークは,資源コスト,LCM呼び出し時間,決定待ち時間の観点から,定量的に許容できるレベルを実現している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.462886601728945
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As quantum computing continues to scale, quantum measurement and control (QMC) are increasingly constrained by calibration workflow complexity and by requirements for low-latency execution, robust exception handling, and traceable workflow governance. Existing frameworks for QMC are specialized and task-specific, while language-model-based agents for QMC suffer from excessive latency and cannot satisfy the strict timing and control-density demands of large-scale quantum systems. Here we propose QMClaw, a general, workflow-oriented framework for QMC built, featuring a local-first, tool-governed, robust architecture. At its core is a RuleEngine-centered control layer that processes structured context, performs rule-based state transitions, and generates execution plans for typical calibration workflows. Language models are used only for natural-language interaction, high-level task understanding, and exception support, keeping the critical fast path efficient. We implement a single qubit tune-up workflow as a demonstration and validation using real quantum device dataset. We also prove that the framework achieves quantitatively acceptable levels in terms of resource cost, LLM calling times and decision latency, enabling its practical deployment in large-scale quantum qubit measurement and control scenarios. This work presents a general workflow-oriented framework for QMC and provides evidence that rule-centered architectures are a promising design choice for scalable quantum-system calibration.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングのスケールが拡大するにつれて、量子計測と制御(QMC)は、キャリブレーションワークフローの複雑さや低レイテンシ実行の要件、堅牢な例外処理、トレーサブルなワークフローガバナンスによって、ますます制限されている。
既存のQMCのフレームワークは特殊でタスク固有であるが、QMCの言語モデルベースのエージェントは過度なレイテンシに悩まされており、大規模量子システムの厳密なタイミングと制御密度の要求を満たすことができない。
ここでは、QMClawという、QMC構築のための一般的なワークフロー指向のフレームワークを提案します。
コアとなるのはルールエンジン中心のコントロール層で、構造化されたコンテキストを処理し、ルールベースの状態遷移を実行し、典型的なキャリブレーションワークフローの実行計画を生成する。
言語モデルは、自然言語の相互作用、ハイレベルなタスク理解、例外サポートにのみ使用され、クリティカルな高速パスを効率的に保つ。
実際の量子デバイスデータセットを用いた実証と検証として,単一量子ビットチューンアップワークフローを実装した。
また、このフレームワークは、リソースコスト、LCM呼び出し時間、決定待ち時間の観点から定量的に許容できるレベルを達成し、大規模量子量子ビット計測および制御シナリオへの実践的な展開を可能にした。
この研究は、QMCのための一般的なワークフロー指向のフレームワークを示し、ルール中心アーキテクチャがスケーラブルな量子システムキャリブレーションのための有望な設計選択であることを示す。
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