Qute: Hacia una Base de Datos Nativa de la Computación Cuántica
Qute: Towards Quantum-Native Database
February 16, 2026
Autores: Muzhi Chen, Xuanhe Zhou, Wei Zhou, Bangrui Xu, Surui Tang, Guoliang Li, Bingsheng He, Yeye He, Yitong Song, Fan Wu
cs.AI
Resumen
Este artículo presenta una base de datos cuántica (Qute) que trata la computación cuántica como una opción de ejecución de primera clase. A diferencia de métodos previos basados en simulación que ejecutan algoritmos cuánticos en máquinas clásicas o adaptan bases de datos existentes para simulación cuántica, Qute en cambio (i) compila una forma extendida de SQL en circuitos cuánticos eficientes en compuertas, (ii) emplea un optimizador híbrido para seleccionar dinámicamente entre planes de ejecución cuánticos y clásicos, (iii) introduce indexación cuántica selectiva, y (iv) diseña un almacenamiento que preserva la fidelidad para mitigar las limitaciones actuales de los cúbits. También presentamos una hoja de ruta de evolución en tres etapas hacia una base de datos nativamente cuántica. Finalmente, al implementar Qute en un procesador cuántico real (origin_wukong), demostramos que supera a una línea base clásica a escala, y publicamos un prototipo de código abierto en https://github.com/weAIDB/Qute.
English
This paper envisions a quantum database (Qute) that treats quantum computation as a first-class execution option. Unlike prior simulation-based methods that either run quantum algorithms on classical machines or adapt existing databases for quantum simulation, Qute instead (i) compiles an extended form of SQL into gate-efficient quantum circuits, (ii) employs a hybrid optimizer to dynamically select between quantum and classical execution plans, (iii) introduces selective quantum indexing, and (iv) designs fidelity-preserving storage to mitigate current qubit constraints. We also present a three-stage evolution roadmap toward quantum-native database. Finally, by deploying Qute on a real quantum processor (origin_wukong), we show that it outperforms a classical baseline at scale, and we release an open-source prototype at https://github.com/weAIDB/Qute.