A gigante de tecnologia e computação Nvidia lançou recentemente uma família de modelos de inteligência artificial de código aberto chamada Ising, que afirma ser o primeiro conjunto de modelos de IA do mundo especificamente para calibração de computação quântica e correção de erros. A NVIDIA disse que esta família de modelos ajudará instituições de pesquisa científica e empresas a construir computadores quânticos mais poderosos, dando-lhes a capacidade de executar aplicações práticas verdadeiramente úteis em maior escala.

Para que um computador quântico execute aplicações complexas, o sistema precisa processar unidades de informação quântica em uma escala de milhões de qubits. No entanto, os próprios qubits são extremamente frágeis, suscetíveis a interferências de ruído e propensos a erros. À medida que a escala dos computadores quânticos se expande, o sistema deve ser capaz de completar a correção de erros e a calibração fina em tempo real durante a operação e compensar as flutuações ambientais, a fim de manter a validade dos resultados dos cálculos. O fundador e CEO da NVIDIA, Jensen Huang, disse: “A IA é a chave para tornar a computação quântica prática”. Na sua opinião, com Ising, “a IA se tornará o plano de controle das máquinas quânticas – equivalente ao sistema operacional das máquinas quânticas, transformando qubits frágeis em sistemas de GPU quântica escaláveis ​​e confiáveis”.

O nome Ising vem do modelo de Ising, um modelo matemático clássico da física, que é usado para descrever a interação entre os spins das partículas e caracterizar sistemas físicos complexos de uma forma mais concisa. Desta vez, a NVIDIA oferece dois tipos de modelos: um é usado para correção de erros em tempo real e o outro se concentra na calibração de sistemas quânticos.

Em termos de correção de erros, Ising Decoding é responsável por “decodificar” medições quânticas sob condições ruidosas em saídas coerentes. É baseado em uma rede neural convolucional tridimensional e oferece duas variantes: uma focada na velocidade e outra na precisão. A Nvidia afirma que, em comparação com o pyMatching, uma ferramenta de correção de erros comumente usada na atual indústria de código aberto, o Ising Decoding pode aumentar a velocidade de decodificação em até 2,5 vezes e melhorar a precisão em cerca de 3 vezes.

Em termos de calibração, o Ising Calibration destina-se principalmente a físicos e equipes de engenharia e é usado para ajustar, medir e otimizar sinais de controle de hardware quântico. Esses sinais de controle incluem microondas, lasers e outros meios físicos. A saída quântica de alta qualidade é altamente dependente de calibração precisa para neutralizar problemas como ruído, instabilidade de hardware e desvio de parâmetros ao longo do tempo. De acordo com a NVIDIA, o Ising Calibration é um modelo de linguagem visual que pode interpretar rapidamente dados de medição de processadores quânticos e fazer com que os agentes de IA concluam o processo de calibração de forma contínua e automática.

Ao falar sobre o roteiro futuro, o diretor de produto da Nvidia Quantum, Sam Stanwyck, disse na coletiva de imprensa que a empresa optou por lançar a decodificação e a calibração primeiro porque esses dois links são os gargalos mais urgentes que restringem a expansão dos sistemas quânticos. Ele descreveu os dois como “cargas de trabalho em forma de IA” e acredita que a introdução da IA ​​nessas áreas pode ter efeitos imediatos e consideráveis. No entanto, ele também enfatizou que a visão de longo prazo da Nvidia não se limita a isso. No futuro, espera-se que a IA também possa participar na construção e otimização de circuitos quânticos, tornando a decodificação e a calibração os primeiros marcos no caminho para plataformas de supercomputação com GPU quântica.

Atualmente, a Decodificação e a Calibração de Ising começaram a ser aplicadas em empresas e instituições de pesquisa científica. Em termos de decodificação de erros, a Universidade Cornell, os Laboratórios Nacionais Sandia, a Universidade da Califórnia, San Diego, a Universidade da Califórnia, Santa Bárbara e outras instituições começaram a implantar modelos relevantes. Em termos de calibração, muitas empresas e organizações de pesquisa relacionadas à computação quântica, como Atom Computing, Academia Sinica, EeroQ, IonQ, IQM Quantum Computers, Q-CTRL, etc., já estão usando Ising Calibration para depuração e otimização do sistema.

Para reduzir as barreiras de uso, a NVIDIA também lançou um conjunto de guias de "livro de receitas", que incluem exemplos de fluxo de trabalho para computação quântica e suporte a dados de treinamento, e fornece microsserviços baseados em NVIDIA NIM. Esses recursos ajudarão os desenvolvedores a personalizar, treinar e ajustar modelos baseados em diferentes arquiteturas de hardware quântico e executá-los em ambientes de pesquisa locais, aproveitando os recursos de IA e mantendo dados experimentais confidenciais dentro da instituição.