A NVIDIA anuncia o primeiro “Modelo Ising” do mundo desenvolvido para IA quântica

NVIDIA (輝達) anunciou o primeiro modelo de código aberto do mundo projetado especificamente para inteligência artificial quântica, o “ NVIDIA Ising ”, com o objetivo de enfrentar os desafios de calibração e correção de erros enfrentados pelos processadores quânticos durante a expansão. A série de modelos oferece, na forma de código aberto, ferramentas de alto desempenho para desenvolvedores, ajudando instituições de pesquisa e empresas a otimizar a eficiência da operação dos qubits.

NVIDIA Ising reduz o cronograma de calibração

A estabilidade operacional dos processadores quânticos depende fortemente de procedimentos de calibração precisos. Os modelos de calibração do NVIDIA Ising (Ising Calibration) utilizam técnicas de modelos de linguagem visuais, capazes de interpretar rapidamente os dados de medição do processador quântico e reagir. Essa tecnologia permite que agentes de IA executem automaticamente tarefas contínuas de calibração, encurtando os procedimentos tradicionais para apenas algumas horas. Várias unidades de pesquisa, incluindo o Instituto de Pesquisa Central da Taiwan, o Fermi National Accelerator Laboratory e a Universidade de Harvard, já começaram a adotar essa tecnologia para aumentar a eficiência da manutenção automatizada de hardware quântico e reduzir custos de mão de obra.

Redes neurais convolucionais aceleram a correção de erros na decodificação

O fundador da NVIDIA e CEO, Jensen Huang, afirmou que a inteligência artificial é essencial para tornar a computação quântica prática. Com o Ising, a inteligência artificial se tornará o sistema operacional do plano de controle de máquinas quânticas, convertendo qubits frágeis em um sistema de GPUs quânticas escalável e confiável.

A correção de erros quânticos (Quantum Error Correction) é o limite técnico para realizar computações em grande escala. A decodificação do NVIDIA Ising (Ising Decoding) fornece duas variações de modelos de rede neural convolucional 3D (3D CNN), otimizadas, respectivamente, para velocidade de processamento e precisão de computação. Os dados mostram que o modelo de decodificação Ising tem sua velocidade de processamento 2,5 vezes maior do que o padrão de código aberto atual do setor, pyMatching, e precisão até 3 vezes superior. Ao gerar em tempo real sinais de erro a partir de qubits decodificados, os pesquisadores conseguem manter a correção lógica das operações. Atualmente, a Universidade Cornell e instituições como a IonQ já implantaram este modelo para explorar aplicações de algoritmos quânticos mais complexos.

De acordo com estimativas da Resonance, uma instituição de pesquisa de mercado, o tamanho do mercado global de computação quântica poderá chegar a 11 bilhões de dólares em 2030, com seu principal impulso de crescimento vindo da superação de desafios de engenharia. A série NVIDIA Ising não apenas oferece modelos e dados de treinamento, como também integra a plataforma de software NVIDIA CUDA-Q e a tecnologia de interconexão de hardware NVIDIA NVQLink. Esse design de arquitetura híbrida permite que pesquisadores executem os modelos em sistemas locais, garantindo a confidencialidade dos dados experimentais. Além disso, por meio de microserviços NVIDIA NIM, desenvolvedores podem ajustar para arquiteturas de hardware específicas, ajudando os qubits existentes a se transformarem em sistemas de computação quântica com capacidade de escala.

Download aberto dos modelos de código aberto Ising

Os nomes das séries de modelos Ising se originam do modelo matemático clássico que simplifica o estudo de sistemas físicos complexos, refletindo a ideia de projeto do plano de controle quântico simplificado. Atualmente, os modelos NVIDIA Ising já estão disponíveis para download aberto no GitHub, Hugging Face e na plataforma oficial da NVIDIA, integrando o portfólio de produtos de modelos abertos da NVIDIA. Esse portfólio inclui a NVIDIA Nemotron para agentes, a NVIDIA Cosmos para IA física, a NVIDIA Alpamayo para carros de direção autônoma, a NVIDIA Isaac GR00T para robôs e a NVIDIA BioNeMo para pesquisas em biomedicina.

Ao posicionar a inteligência artificial como o “plano de controle” ou o sistema operacional de máquinas quânticas, a equipe de pesquisa consegue gerenciar com mais eficiência os qubits frágeis. Isso atraiu o Laboratório Nacional de Física do Reino Unido (NPL) e várias universidades internacionais de ponta para se juntarem ao ecossistema, impulsionando conjuntamente o desenvolvimento de aplicações quânticas práticas.

Esses modelos, dados e frameworks de código aberto podem ser obtidos no GitHub, Hugging Face e em build.nvidia.com.

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