Firma NVIDIA zaprezentowała swoją najnowszą innowację – modele Ising AI, zaprojektowane w celu zwiększenia funkcjonalności i szybkości komputerów kwantowych. Modele te stanowią znaczący krok w kierunku zwiększenia praktyczności i wydajności obliczeń kwantowych.
Modele sztucznej inteligencji NVIDIA Ising: nawet trzykrotny wzrost wydajności obliczeń kwantowych
Obietnice komputerów kwantowych od dziesięcioleci rozpalają wyobraźnię ekspertów technologicznych, a wiele firm dąży do wykorzystania ich pełnego potencjału. Ostatnie postępy wskazują, że w końcu zbliżamy się do przełomu.
Firma NVIDIA ugruntowała swoją pozycję w tej dziedzinie dzięki swojej platformie programistycznej typu open source, CUDA-Q, która została zaprojektowana tak, aby nie zależała od kubitów. Platforma ta płynnie integruje się z różnymi jednostkami przetwarzania kwantowego (QPU) i trybami kubitowymi.
Nowe modele Ising wprowadzone na rynek przez firmę NVIDIA oferują badaczom i przedsiębiorstwom niezbędne narzędzia do opracowywania procesorów kwantowych, które nie tylko działają efektywnie, ale także nadają się do praktycznych zastosowań, zwłaszcza w dziedzinie sztucznej inteligencji.
Głównym wyzwaniem w dziedzinie obliczeń kwantowych jest kalibracja procesorów kwantowych i konieczność kwantowej korekcji błędów. Obecnie kubity generują błędy z częstotliwością jednego na tysiąc operacji. Jednak w praktycznych zastosowaniach ten współczynnik błędów musi zostać zmniejszony do jednego na bilion operacji. Według firmy NVIDIA, wykorzystanie technologii sztucznej inteligencji ma kluczowe znaczenie dla pokonania tej przeszkody i utorowania drogi do niezawodnych, wielkoskalowych obliczeń kwantowych.
Pakiet Ising obejmuje dwa zaawansowane i konfigurowalne modele:
- Kalibracja Isinga: Ten model służy jako narzędzie języka wizyjnego, które szybko interpretuje i reaguje na pomiary procesora kwantowego. Automatyzuje ciągły proces kalibracji, skracając wymagany czas z kilku dni do zaledwie kilku godzin.
- Dekodowanie Isinga: Ten model składa się z dwóch wariantów trójwymiarowej sieci neuronowej splotowej, zoptymalizowanych pod kątem szybkości lub dokładności. Umożliwia dekodowanie w czasie rzeczywistym w celu kwantowej korekcji błędów, przewyższając obecny benchmark branżowy, pyMatching, nawet 2, 5-krotnie pod względem szybkości i 3-krotnie pod względem dokładności.
Firma NVIDIA informuje, że modele Ising mogą zwiększyć wydajność 2, 5-krotnie i poprawić dokładność dekodowania kwantowego 3-krotnie. Co ciekawe, model kalibracyjny Ising jest 15 razy mniejszy niż modele konkurencyjne, a model dekodowania Ising wymaga zaledwie jednej dziesiątej danych potrzebnych do treningu w porównaniu z rozwiązaniami alternatywnymi.
Modele sztucznej inteligencji Ising firmy NVIDIA są obecnie wdrażane przez wielu czołowych badaczy, instytucje akademickie i przedsiębiorstwa, co stanowi kolejny kamień milowy w fascynującej dziedzinie obliczeń kwantowych.