Startups
2019
QILIMANJARO QUANTUM TECH SL
Dirección
Carrer dels Comtes de Bell-Lloc 161, 08014 Barcelona, España
Datos financieros
| Fecha | Inversores | Cantidad | Escenario | |
| Aug 2022 | 235.000 € | Early VC |
Resumen financiero
Todavía no se han registrado ingresos
Propiedad de CERCA
Bellaterra, Spain
1991
Institut de Física d’Altes Energies (IFAE)
Contacto del Centro CERCA
DV
Dylan Valencia Pino
Institut de Física d’Altes Energies (IFAE)Otros accionistas públicos catalanes
Logo
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Estado
Estado de la empresaEstado actual de la empresa
Área DeepTech
Descripción
Descripción
Nos basamos en los conocimientos cuánticos de nuestros fundadores científicos, con más de cincuenta años de experiencia cuántica acumulada, y aprovechamos tanto los recursos de la infraestructura de laboratorio de vanguardia del IFAE, el back-end de computación de alto rendimiento líder del BSC, como la experiencia algorítmica avanzada de los equipos del BSC y la UB.
Descripción del producto
Los servicios y soluciones de vanguardia de Qilimanjaro responden a las necesidades estratégicas de una preparación cuántica oportuna y asequible. Recocido cuántico coherente_El equipo de Qilimanjaro está desarrollando una novedosa plataforma de recocido cuántico basada en qubits superconductores de la máxima calidad, que presentan tiempos coherentes prolongados y una lectura de estados de alta eficiencia para abordar problemas complejos de optimización y simulación relevantes para la sociedad. Algoritmos cuánticos_Qilimanjaro desarrolla algoritmos cuánticos destinados a resolver problemas del mundo real. Las soluciones a problemas clásicos y cuánticos difíciles se encuentran con ordenadores cuánticos de pequeño tamaño asistidos por computación clásica, un entorno acuñado como computación cuántica híbrida. Plataforma de computación cuántica de bajo ruido y fácil uso_ Nuestra plataforma permite la formulación matemática de problemas difíciles, y aplica una transformación para obtener un problema solucionable mediante nuestro recocido cuántico. Este enfoque reduce la carga de diseño por parte del usuario, lo que permite un uso generalizado de la optimización cuántica.