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Qiskit Functions

Oktober 2026​

  • Der Qiskit Functions Catalog enthält jetzt drei neue Qiskit Functions:

    • Orbit von Quantum Elements ist eine Circuit function, die optimierte Transpilation, dynamische Entkopplung und Messfehlerminderung in einem einheitlichen Workflow kombiniert. Sie wendet eine Fehlerunterdrückung mit geringem Overhead an, die die ursprüngliche Circuit-Logik bewahrt, und lässt dich jede Technik aktivieren, deaktivieren oder mit dem unveränderten Circuit vergleichen. Sie unterstützt dynamische Circuits, einschließlich Workflows mit Mid-Circuit-Messungen. Erste Schritte findest du in der Dokumentation und im Tutorial Benchmark QFT process fidelity with Orbit.

    • Parity Twine Optimizer von ParityQC ist eine Application function, die die Parity-Twine-Methode verwendet, um die Anzahl der Zwei-Qubit-Gates und die Circuit-Tiefe zu minimieren und nichtlokale Wechselwirkungen ohne SWAP-Gates zu implementieren. Dadurch werden industrierelevante Optimierungsproblemgrößen möglich, die mit standardmäßigen, SWAP-lastigen Transpilationsmethoden nicht machbar sind. Erste Schritte findest du in der Dokumentation sowie in den Tutorials zum Sherrington-Kirkpatrick-Modell und zum Market-Split-Problem.

    • Constrained Quantum Optimizer von Aqarios ist eine Application function, die Binäroptimierungsprobleme mit Nebenbedingungen direkt löst und One-Hot- und Set-Packing-Nebenbedingungen nativ über XY-Mixer statt über Strafterme durchsetzt. Sie übernimmt automatisch Umformulierung, Circuit-Synthese, Transpilation und Hardware-Ausführung. Erste Schritte findest du in der Dokumentation und im Tutorial Find the Maximum Independent Set.

Wirf einen Blick in die Qiskit Functions-Dokumentation, um mehr zu erfahren.

Juli 2026​

  • Neue Preflight-Prüfungen und neue backend-Methoden in Qiskit Functions v0.17.0: Neue Methoden in qiskit-ibm-catalog ermöglichen es dir, die Runtime-Kapazität und den Backend-Zugriff vor der Ausführung zu prüfen, und run() validiert nun beides, bevor ein Job übermittelt wird.

    • Was ist neu

      • Wenn du run() für eine Funktion aufrufst, prüft der Service zunächst drei Dinge: dass deine Instanz über Runtime-Kapazität verfügt, dass du auf das angegebene Backend zugreifen kannst und dass mindestens ein Backend verfügbar ist. Falls etwas nicht stimmt, erhältst du sofort eine klare Fehlermeldung, anstatt in der Warteschlange zu warten.

        Du kannst diese Ressourcen auch jederzeit selbst prüfen:

        • Prüfe deine verbleibende Runtime-Kapazität mit usage().

        • Liste die Backends auf, auf die deine Instanz zugreifen kann, mit backends().

        • Rufe ein einzelnes Backend ab und bestätige den Zugriff mit backend().

        • Finde das Backend mit den wenigsten ausstehenden Jobs mit least_busy().

    • Typische Anwendungsfälle

      • Prüfe deine verbleibende Kapazität vor einem langen Batch von Jobs und überspringe den Lauf, wenn nicht genug übrig ist, um ihn abzuschließen.

      • Wähle ein Backend im Code aus, anstatt einen Namen fest zu codieren.

      • Brich in Pipelines und Notebooks frühzeitig ab, statt in der Warteschlange zu warten.

    • Erste Schritte

      • Stelle zunächst sicher, dass du die neueste Version von qiskit-ibm-catalog verwendest:

        pip install --upgrade qiskit-ibm-catalog

      • Weitere Informationen und ein Beispiel findest du anschließend in der Dokumentation.

Frühere Updates​

2026​

April 2026​

  • Alle API-Referenzinhalte zu Qiskit Functions findest du jetzt zusammen mit der übrigen API-Referenzdokumentation: Qiskit Functions API-Referenz

2025​

Drittes Quartal

18. Juli 2025​

Qiskit Functions-Templates bieten dir eine modulare Pipeline, mit der du neue Tools, Methoden oder Konfigurationen für deine eigenen individuellen Experimente einsetzen kannst. Alle Function-Templates lassen sich außerdem problemlos in Qiskit Serverless bereitstellen, wo du klassisches Computing einfach als Teil der Ausführung deines Workflows nutzen kannst. Du kannst dein Serverless-Paket in deiner bevorzugten Cloud-Umgebung bereitstellen oder den von IBM gehosteten Service für Premium- und Flex-Plan-Nutzer verwenden. Unabhängig davon, für welche Option du dich entscheidest, hilft Qiskit Serverless dabei, die Ausführung zu vereinfachen und Teile deines Workflows zu parallelisieren.

Weitere Informationen findest du im Guide Qiskit Functions-Templates, oder lies dir eine Übersicht über Qiskit Functions in der Dokumentation durch.

Zweites Quartal

5. Juni 2025​

  • Wir freuen uns, zwei neue Functions für Finanzwesen und Optimierung einzuführen:

    • QUICK-PDE von ColibriTD ermöglicht es Nutzern, bestimmte Differentialgleichungen für Probleme der Materialverformung und der numerischen Strömungsmechanik zu lösen. Ein Forschungsteam hat beispielsweise bereits begonnen, die QUICK-PDE-Function zu nutzen, um die Dynamik neuartiger reaktiver Flüssigkeiten zu untersuchen, die entwickelt wurden, um Wärme in einer Art Kernreaktor, den sogenannten Small Modular Reactors, effizienter zu übertragen.

    • Quantum Portfolio Optimizer von Global Data Quantum ermöglicht es Forschern im Bereich der quantitativen Finanzanalyse, Strategien zur Portfoliooptimierung im Backtesting zu prüfen. Diese auf über 100 Qubits laufende Function berechnet die Sharpe-Ratio eines Portfolios im Verhältnis zur Rendite über einen bestimmten Zeitraum. Erste Nutzer erproben die Fähigkeit des Optimizers, die historische Performance einer Anlagestrategie zu bewerten und Vergleiche zwischen verschiedenen Portfolios unter ähnlichen Bedingungen zu ermöglichen.

Wirf einen Blick in den Qiskit Functions Catalog, um noch heute eine kostenlose Testversion anzufordern.

4. Juni 2025​

  • Neue Updates

    • Die Dokumentation zu Singularity Machine Learning – Classification wurde aktualisiert. Sieh dir den Changelog an.

16. Mai 2025​

  • In den kommenden Wochen wird jede Function detaillierte Informationen liefern, die dir helfen, deine Workflows auszuführen, zu debuggen und zu analysieren. Dazu gehört Folgendes:

    • Wenn Jobs fehlschlagen, kannst du mit job.error_message() spezifische Fehlercodes und Meldungen finden, die dir beim Debuggen deiner Workflows helfen

    • job.status() liefert weitere Informationen darüber, was passiert, während eine Function RUNNING ist, unter anderem:

      • RUNNING: MAPPING

      • RUNNING: OPTIMIZING_FOR_HARDWARE

      • RUNNING: WAITING_FOR_QPU

      • RUNNING: EXECUTING_QPU

      • RUNNING: POST_PROCESSING

    • Nachdem eine Qiskit Function abgeschlossen ist, kannst du schließlich mit job.result()['metadata']['resource_usage'] untersuchen, wie viel Zeit auf jede Phase entfällt, wie im folgenden Beispiel gezeigt.

Für Codebeispiel ausklappen
{
      ...,
  "metadata": {
    "resource_usage": {
      {
        "RUNNING: MAPPING": {
          "CPU_TIME": seconds,
          "GPU_TIME": seconds,
          "QPU_TIME": seconds,
        },
        "RUNNING: OPTIMIZING_FOR_HARDWARE": {
          "CPU_TIME": seconds,
          "GPU_TIME": seconds,
          "QPU_TIME": seconds,
        },
        "RUNNING: WAITING_FOR_QPU": {
          "CPU_TIME": seconds,
          "GPU_TIME": seconds,
          "QPU_TIME": seconds,
        },
        "RUNNING: EXECUTING_QPU": {
          "CPU_TIME": seconds,
          "GPU_TIME": seconds,
          "QPU_TIME": seconds,
        },
        "RUNNING: POST_PROCESSING": {
          "CPU_TIME": seconds,
          "GPU_TIME": seconds,
          "QPU_TIME": seconds,
        },
      },
    }
  }
}

Wir hoffen, dass diese Änderungen die Nutzung von Qiskit Functions erleichtern, und du kannst noch heute mit kostenlosen Testversionen im Katalog loslegen.

Erstes Quartal

2024​

16. September 2024​

  • Wir stellen die Vorschau von Qiskit Functions für Nutzer des IBM Quantum Premium Plan vor. Führe zum Einstieg pip install qiskit-ibm-catalog aus und wirf einen Blick in die Qiskit Functions-Dokumentation. Mit dem Qiskit Functions Catalog-Client kannst du Workloads an abstrahierte Services übermitteln, die deine Forschung beschleunigen sollen. Melde dich mit deinen vorhandenen IBM Quantum Platform-Zugangsdaten an.

    Die Vorschau des Qiskit Functions Catalog gibt Nutzern des Premium Plan Zugriff, um die verfügbaren Functions zu erkunden, einschließlich solcher, die von IBM sowie von anderen Mitgliedern unseres Ecosystems geschrieben wurden. Der Katalog enthält zwei Arten von Functions: Circuit Functions und Application Functions.

    • Circuit Functions bieten eine vereinfachte Schnittstelle zum Ausführen von Schaltkreisen. Sie erhalten von Nutzern bereitgestellte abstrakte Schaltkreise und Observablen als Eingabe und übernehmen dann die Synthese, Optimierung und Ausführung des repräsentativen ISA-Schaltkreises. Circuit Functions vereinen die neuesten Fähigkeiten in Transpilation, Fehlerunterdrückung und Fehlerminderung, um Performance auf Utility-Niveau von Haus aus zugänglich zu machen. Dadurch können sich Computational Scientists darauf konzentrieren, ihre Probleme auf Schaltkreise abzubilden, anstatt das Muster für jedes Problem von Grund auf neu zu erstellen.

    • Application Functions decken Aufgaben auf höherer Ebene ab, wie das Erkunden von Algorithmen und domänenspezifischen Anwendungsfällen. Enterprise-Entwicklern und Data Scientists fehlt möglicherweise das quanteninformationswissenschaftliche Hintergrundwissen für die Arbeit mit Schaltkreisen, und sie möchten stattdessen ihr Domänenwissen einbringen, um Quantencomputing-Algorithmen und -Anwendungen voranzutreiben. Mit Application Functions können Nutzer ihre klassischen Eingaben eingeben und Lösungen erhalten, sodass sie leichter experimentieren können, wie sie Quantencomputing in ihre domänenspezifischen Workflows einbinden.

  • Mit der Einführung des Qiskit Functions Catalog können Premium-Plan-Entwickler die IBM Circuit Function erkunden. Die IBM Circuit Function enthält die neuesten KI-gestützten Erweiterungen von Qiskit für Schaltkreissynthese, -optimierung und -planung sowie fortschrittliche Methoden zur Fehlerminderung, um mit der heutigen Hardware möglichst genaue Schätzungen zu liefern.

    Nutzer können Lizenzen für die folgenden Functions erwerben, die von unseren Partnern Q-CTRL, QEDMA und Algorithmiq beigesteuert wurden.

  • Circuit Functions

    • Q-CTRL veröffentlicht eine Circuit Function, die KI-gestützte Quantenkontrolltechniken anwendet, mit denen Nutzer erfolgreich auf größere Probleme skalieren können.

    • Algorithmiq veröffentlicht eine Circuit Function, die TEM (Tensor-Network Error Mitigation) anwendet, eine Methode zur Fehlerminderung, mit der Schätzer mit weniger Shots als bei der PEC-Methode (Probabilistic Error Cancellation) gewonnen werden.

    • QEDMA veröffentlicht eine Circuit Function, die proprietäre Protokolle für die effiziente und präzise Charakterisierung der verrauschten QPU-Operationen verwendet und auf Basis der Charakterisierungsdaten Fehlerunterdrückung und Fehlerminderung anwendet.

  • Application Functions

    • Q-CTRL veröffentlicht einen Optimization Solver, mit dem Nutzer einen Graphen oder eine Zielfunktion übergeben und Lösungskosten erhalten können.
Quelle: IBM Quantum-Dokumentation — aktualisiert 2. Okt. 2026
Englische Version auf doQumentation — aktualisiert 2. Okt. 2026
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