NVIDIA представила первую в мире «модель Изинга», созданную специально для квантового ИИ

NVIDIA ( озвучила ) первый в мире открытый модельный ряд, специально разработанный для квантового искусственного интеллекта, « NVIDIA Ising », чтобы решать задачи калибровки и исправления ошибок, возникающие при масштабировании квантовых процессоров. Этот ряд моделей в формате open source предоставляет разработчикам инструменты высокой производительности, помогая научным организациям и компаниям оптимизировать эффективность работы кубитов.

NVIDIA Ising сокращает сроки калибровки

Стабильность работы квантового процессора в высокой степени зависит от точных процедур калибровки. Модель калибровки NVIDIA Ising (Ising Calibration) использует технологию визуальных языковых моделей, способную быстро интерпретировать измерительные данные квантового процессора и реагировать на них. Эта технология позволяет агентам искусственного интеллекта автоматически выполнять непрерывные задачи калибровки, сокращая традиционные процедуры до нескольких часов. В число нескольких исследовательских организаций, которые уже начали применять эту технологию для повышения эффективности автоматизированного обслуживания квантового оборудования и снижения затрат на персонал, входят Тайваньский академический синхротрон (Academia Sinica), Национальная ускорительная лаборатория Fermilab и Гарвардский университет.

Сверточные нейросети ускоряют исправление ошибок и декодирование

Основатель и генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг заявил, что искусственный интеллект имеет решающее значение для практического применения квантовых вычислений. Благодаря Ising искусственный интеллект станет операционной системой для управляющей плоскости квантовой машины, превращая хрупкие кубиты в масштабируемую и надежную систему квантовых GPU.

Квантовая коррекция ошибок (Quantum Error Correction) — это технологический порог для реализации крупномасштабных вычислений. Декодирование NVIDIA Ising (Ising Decoding) предлагает две вариации моделей 3D-сверточных нейросетей (3D CNN), оптимизированные соответственно для скорости обработки и точности вычислений. Данные показывают, что скорость обработки моделей декодирования Ising по сравнению с текущим отраслевым открытым стандартом pyMatching выше в 2,5 раза, а точность достигает более чем в 3 раза. Благодаря сигналам об ошибках, возникающим при декодировании кубитов в реальном времени, исследователи могут поддерживать логическую корректность вычислений. В настоящее время такие организации, как Корнеллский университет и IonQ, уже развернули эту модель, изучая применение более сложных квантовых алгоритмов.

Согласно прогнозу исследовательской организации Resonance, объем мирового рынка квантовых вычислений в 2030 году имеет шанс достичь 11 млрд долларов США; основной импульс роста будет поступать главным образом от прорыва в области инженерных вызовов. Серия NVIDIA Ising не только предоставляет модели и тренировочные данные, но также интегрируется с программной платформой NVIDIA CUDA-Q и технологией аппаратной взаимосвязи NVIDIA NVQLink. Такая конструкция гибридной архитектуры позволяет исследователям запускать модели на локальных системах, обеспечивая конфиденциальность экспериментальных данных. Кроме того, с помощью микросервисов NVIDIA NIM разработчики могут проводить донастройку под конкретные аппаратные архитектуры, помогая существующим кубитам преобразоваться в масштабируемые системы квантовых вычислений.

Открытые модели Ising доступны для загрузки

Названия серии моделей Ising происходят от классической математической модели, которая упрощает исследования сложных физических систем, отражая концепцию дизайна упрощенной управляющей плоскости квантового управления. В настоящее время модели NVIDIA Ising уже доступны для загрузки на GitHub, Hugging Face и на официальной платформе NVIDIA. Они входят в набор открытых продуктов моделей NVIDIA, в который, в том числе, входят: NVIDIA Nemotron для агентных систем, NVIDIA Cosmos для физического AI, NVIDIA Alpamayo для беспилотных автомобилей, NVIDIA Isaac GR00T для робототехники и NVIDIA BioNeMo для биомедицинских исследований.

Располагая искусственный интеллект как «управляющую плоскость» или операционную систему квантовой машины, команда разработчиков может более эффективно управлять хрупкими кубитами. Это привлекло к экосистеме Британскую национальную лабораторию физики (NPL) и множество других международных ведущих университетов, совместно продвигая разработку прикладных квантовых приложений.

Эти открытые модели, данные и фреймворки можно получить на GitHub, Hugging Face и build.nvidia.com.

Эта статья NVIDIA представила первую в мире «модель Ising» для квантового AI, впервые появилась в Цепной новости ABMedia.