Qualificação
Avaliação de dados experimentais, síndromes e condições observáveis antes da decisão de correção.
A LambdaInfo desenvolve o Lambda-Q Gatekeeper, uma arquitetura clássica de supervisão e qualificação aplicada a pipelines de correção de erros quânticos.
Nossa pesquisa investiga quando decisões de decodificação efetivamente reduzem o erro lógico e quando podem introduzir ou ampliar degradação, criando uma camada independente entre dados da QPU, decoder e resultado lógico.
O Lambda-Q Gatekeeper foi concebido para atuar em conjunto com decoders existentes. Em vez de substituí-los, introduz uma camada independente de qualificação que analisa dados experimentais, síndromes, comportamento do decoder e condições de risco antes da validação da decisão.

Avaliação de dados experimentais, síndromes e condições observáveis antes da decisão de correção.
Identificação de cenários em que decisões do decoder podem introduzir ou ampliar erro lógico.
Bloqueio de decisões degradantes com acompanhamento explícito de falso veto e ganho líquido.
Rastreabilidade entre RAW, decoder e Gatekeeper para validação independente.
O desenvolvimento do Lambda-Q é sustentado por análises experimentais realizadas em múltiplas plataformas, tecnologias e campanhas independentes. Essa diversidade é utilizada para comparar comportamentos específicos de hardware e identificar padrões potencialmente generalizáveis.
Os nomes das plataformas são citados exclusivamente para identificar os sistemas e conjuntos de dados analisados em nossas pesquisas. Não há indicação de parceria, endosso ou vínculo comercial, salvo quando expressamente informado.

Quando uma decisão de correção deve ser considerada confiável.
Detecção de decisões que introduzem ou ampliam erro.
Comparação entre diferentes tecnologias e campanhas.
Rastreabilidade e qualificação dos fluxos quânticos.
A LambdaInfo busca colaboração com fabricantes de hardware quântico, universidades, centros de pesquisa, laboratórios e provedores de infraestrutura quântica para validação independente, novas campanhas experimentais e desenvolvimento de provas de conceito.