NVIDIA выпустила открытые AI-модели для квантовых вычислений

NVIDIA представила Ising — семейство открытых AI-моделей, предназначенных для разработки и эксплуатации квантовых процессоров. В первую очередь Ising нацелен на две проблемы, которые мешают масштабированию квантовых систем: калибровку оборудования и исправление ошибок.

Квантовые процессоры остаются крайне чувствительными к шуму и нестабильности. Чтобы такие системы могли выполнять практически полезные задачи, необходимо постоянно настраивать физические кубиты и быстро обрабатывать данные об ошибках. Эти задачи хорошо подходят для GPU-ускоренных AI-моделей: они требуют анализа большого потока измерений, работы в реальном времени и адаптации к особенностям конкретного квантового устройства.

В Ising входят модели для автоматизации калибровки квантовых процессоров и модели для декодирования ошибок. По данным NVIDIA, Ising Decoding может работать до 2,5 раза быстрее и до 3 раз точнее по сравнению с распространённым открытым декодером pyMatching. Модели доступны как предварительно обученные и могут дообучаться под конкретные типы квантового оборудования.

Эта новость важна не потому, что NVIDIA сама выпускает квантовый компьютер, а потому, что компания строит программно-аппаратную инфраструктуру вокруг квантовых систем. В связке с CUDA-Q и NVQLink такие модели должны помочь объединять квантовые процессоры, классические суперкомпьютеры и AI-инструменты в единую гибридную вычислительную среду.