Двойной функционал моделей
Корпорация Nvidia анонсировала запуск инновационной платформы с открытым исходным кодом, ориентированной на ускорение прогресса в сфере квантовых вычислений. Платформа, получившая название Ising, призвана стать фундаментальным инструментом для оптимизации калибровки квантовых систем и эффективного устранения ошибок.
Разработка призвана помочь научным коллективам и технологическим компаниям в проектировании квантовых процессоров нового поколения, способных решать прикладные задачи, включая интеграцию алгоритмов искусственного интеллекта.
Одной из ключевых преград на пути к созданию полноценных квантовых компьютеров остается нестабильность кубитов. Из-за высокого уровня шума современные системы допускают одну ошибку на тысячу операций, что является критическим показателем, требующим радикального снижения.
Хотя Ising не является панацеей, решение от Nvidia существенно упрощает преодоление этих трудностей. Платформа базируется на двух специализированных моделях с возможностями глубокой кастомизации.
- Ising Calibration: мультимодальная модель для работы с визуальными данными, которая оперативно анализирует показатели квантовых процессоров. Это позволяет интеллектуальным агентам автоматизировать процесс калибровки, сокращая его продолжительность с нескольких суток до считанных часов.
- Ising Decoding: семейство трехмерных сверточных нейронных сетей, предлагающее выбор между приоритетом скорости и точности при декодировании для коррекции ошибок в реальном времени. В сравнении с текущим индустриальным стандартом pyMatching, модели Ising демонстрируют ускорение до 2,5 раз при повышении точности в 3 раза.
В Nvidia подчеркивают, что внедрение Ising задает новую планку эффективности в калибровке процессоров, открывая перед исследователями возможность реализации комплексных проектов, ранее недоступных для квантовых вычислительных мощностей.
Источник: iXBT
