NVIDIA представила першу у світі «Ізингову модель», створену для квантового ШІ

NVIDIA (輝達) оголосила глобально першу відкриту модель «NVIDIA Ising», розроблену спеціально для квантової штучного інтелекту, щоб подолати виклики калібрування та виправлення помилок, з якими стикаються квантові процесори під час розширення. Ця серія моделей у відкритому форматі надає розробникам високопродуктивні інструменти, допомагаючи дослідницьким установам і компаніям оптимізувати ефективність роботи квантових кубітів.

NVIDIA Ising скорочує терміни калібрування

Стабільність роботи квантового процесора значною мірою залежить від точних процедур калібрування. Модель калібрування NVIDIA Ising (Ising Calibration) використовує технологію візуальних мовних моделей, яка може швидко інтерпретувати вимірювальні дані квантового процесора та реагувати на них. Ця технологія дозволяє агентам штучного інтелекту автоматично виконувати безперервні завдання калібрування, скорочуючи традиційні процедури до кількох годин. Серед кількох дослідницьких підрозділів, які вже почали застосовувати цю технологію для підвищення ефективності автоматизованого технічного обслуговування квантового обладнання та зниження витрат на персонал, — Центральний науково-дослідний інститут Академії синк у Тайвані (Academia Sinica), Національна прискорювальна лабораторія Fermi та Гарвардський університет.

Згорткові нейронні мережі прискорюють виправлення та декодування помилок

Власник компанії NVIDIA та генеральний директор Дженсон Хуанг заявив, що штучний інтелект для практичного застосування квантових обчислень має вирішальне значення. Завдяки Ising штучний інтелект стане операційною системою для площини керування квантовою машиною, перетворюючи крихкі квантові кубіти на масштабовану й надійну систему квантових GPU.

Квантове виправлення помилок (Quantum Error Correction) є технологічною межею для реалізації великомасштабних обчислень. Декодування NVIDIA Ising (Ising Decoding) пропонує дві варіації моделей згорткових нейронних мереж 3D (3D CNN), які оптимізовано відповідно для швидкості обробки та точності обчислень. Дані показують, що модель декодування Ising забезпечує швидкість обробки в 2,5 раза вищу за наявний у галузі відкритий стандарт pyMatching, а точність досягає щонайбільше 3 разів. Завдяки декодуванню в реальному часі помилкових сигналів, що виникають у квантових кубітах, дослідники можуть підтримувати логічну коректність обчислень. Наразі такі інституції, як Корнельський університет і IonQ, уже розгорнули цю модель, досліджуючи застосування більш складних квантових алгоритмів.

Згідно з оцінками дослідницької організації Resonance, обсяг глобального ринку квантових обчислень у 2030 році може сягнути 11 мільярдів доларів США. Основний імпульс зростання зумовлений проривами у подоланні інженерних викликів. Серія NVIDIA Ising не лише надає моделі та навчальні дані, а також інтегрується з програмною платформою NVIDIA CUDA-Q і технологією апаратної взаємодії NVIDIA NVQLink. Такий гібридний дизайн архітектури дозволяє дослідникам запускати моделі локально, забезпечуючи конфіденційність експериментальних даних. Крім того, за допомогою мікросервісів NVIDIA NIM розробники можуть виконувати мікронастройку під конкретну апаратну архітектуру, допомагаючи наявним квантовим кубітам перетворюватися на масштабовані квантові обчислювальні системи.

Відкритий випуск моделей Ising для завантаження

Назва серії моделей Ising походить від класичної математичної моделі, яка спрощує дослідження складних фізичних систем, і відображає ідею дизайну спрощеної квантової площини керування. Наразі моделі NVIDIA Ising доступні для завантаження на GitHub, Hugging Face та офіційній платформі NVIDIA. Вони входять до набору відкритих продуктів моделей NVIDIA, який включає NVIDIA Nemotron для агентів, NVIDIA Cosmos для фізичного AI, NVIDIA Alpamayo для автомобілів з автоматизованим керуванням, NVIDIA Isaac GR00T для роботів і NVIDIA BioNeMo для біомедичних досліджень.

Завдяки тому, що дослідницька команда позиціонує штучний інтелект як «площину керування» або операційну систему для квантової машини, вони можуть ефективніше керувати крихкими квантовими кубітами. Це зацікавило Британську національну лабораторію фізики (NPL) та багато міжнародних провідних університетів, які приєдналися до екосистеми, спільно просуваючи розробку практичних квантових застосунків.

Ці відкриті моделі, дані та фреймворки доступні на GitHub, Hugging Face і build.nvidia.com.

Ця стаття «NVIDIA представила першу у світі модель “Ising” для квантового AI» вперше з’явилася на Ланцюгові новини ABMedia.