الحاسوب الكمومي كأوركسترا، حيث يجب على كل كيوبت أن يدخل في وقته المحدد بدقة. لكن بدلًا من قائد الأوركسترا بعصاه، لدينا مولّد أشكال نبضات تعسفية (AWG) يرسل إشارات ميكروويف تدوم لعشرات النانو ثوانٍ. أي خطأ في شكل النبضة يجعل الكيوبت «يعزف خارج اللحن»، فينحرف إلى حالة كمومية خاطئة. حتى الآن، كان ضبط هذه النبضات يتم إما بوصفات تحليلية مثل DRAG (أسلوب كبت التسرب إلى المستويات الأعلى) التي تتطلب معايرة يدوية لكل جهاز، أو بأساليب عددية حساسة للتقريب الابتدائي. العمل الجديد ينقل إلى العالم الكمومي المنظّم الخطي التربيعي التكراري (iLQR)، وهو أسلوب تكراري لتحسين المسارات، صُمم في الأصل لتعليم الروبوتات المشي.

المنظّم الآلي لا يدفع النظام في الاتجاه الصحيح فحسب، بل ينظر إلى الأمام، مقيّمًا التكاليف المستقبلية من كل حالة، وهو ما يُعرف في نظرية التحكم بدالة القيمة. بالنسبة للمسألة الكمومية، أعاد المؤلفون كتابة ديناميكا الكيوبت فائق التوصيل (ترانس مون، وهو كيوبت فائق التوصيل بخصائص غير خطية) في صورة حقيقية ملائمة، وقرّبوا الدالة الأسية للمصفوفة بمتسلسلة بادي من الرتبة الثامنة. ثم اتخذوا خطوة ذكية: بدلًا من استخدام سعات النبضات نفسها كمتغيرات تحكم، استخدموا مشتقاتها. هذا سمح بمعاقبة التغيرات الحادة في الإشارة وضمان أن تبدأ النبضة من الصفر، مثل انطلاق سلس من مكانه وليس اندفاعًا مفاجئًا.

في المحاكاة على معاملات معالج IBM Brisbane، أظهر الأسلوب أداءً جيدًا. بالنسبة لبوابة X أحادية الكيوبت بزمن 40 نانو ثانية على نموذج ثنائي المستوى، أعاد iLQR إنتاج الحل التحليلي bang-bang بدقة 1.3·10⁻¹³، ومع التنعيم بلغت الدقة 4·10⁻⁹. أما بالنسبة لبوابة الرنين المتبادل ثنائية الكيوبت (عملية ثنائية الكيوبت عبر إثارة ميكروويف) بزمن 240 نانو ثانية، فقد بلغت الدقة 1.1·10⁻⁸. بالطبع، يمكن لأسلوب GRAPE مع نبضة ابتدائية جيدة أن يحقق 10⁻¹³، لكنه حساس لنقطة البداية، بينما يجد iLQR الحل من تهيئة عشوائية، مثل روبوت يقف على قدميه بنفسه دون مساعدة.

الفائدة العملية واضحة: معايرة تلقائية للبوابات على المعالجات الكمومية، خاصة عندما يكون الحل التحليلي غير معروف. في المستقبل، يمكن تكييف الأسلوب لنبضات أقصر، وإدراج الدقة (fidelity) مباشرة في دالة التكلفة، وتطبيقه على بنى أخرى، مثل ترانس مونات ذات اقتران قابل للضبط لبوابات iSWAP أو CZ. ومن الاتجاهات المهمة دمج التغذية الراجعة من العتاد، بحيث يتعلم المنظّم من أخطاء الجهاز الحقيقية. وهكذا تصبح الروبوتات، دون ضجيج، قائدة الأوركسترا الكمومية.