Dentro da plataforma Ising, há dois tipos de modelos
A Nvidia apresentou e colocou em operação a primeira plataforma aberta do mundo para criar modelos de inteligência artificial, com a proposta de acelerar o desenvolvimento de computadores quânticos úteis. A plataforma se chama Ising e, segundo a empresa, deve entregar resultados de grande impacto em calibração quântica e correção de erros.
O novo modelo foi pensado para ajudar pesquisadores e empresas a construir processadores quânticos que não apenas tenham os recursos necessários, mas também sejam realmente úteis para executar aplicativos - especialmente aplicativos de inteligência artificial.
Um dos grandes desafios dos computadores quânticos atuais está nas tarefas de calibração e correção de erros. Os qubits são ruidosos e, no fim, os sistemas quânticos cometem um erro a cada mil operações. Isso é muito. O ideal seria reduzir esse índice em várias ordens de grandeza.
É improvável que o modelo da Nvidia elimine o problema por completo, mas ele deve contribuir de forma importante. Mais precisamente, o Ising oferece dois modelos com possibilidade de ajuste individual.
- Ising Calibration: um modelo de processamento de linguagem visual capaz de interpretar rapidamente as medições recebidas dos processadores quânticos e reagir a elas, permitindo que agentes de IA automatizem a calibração contínua e reduzam o tempo necessário de dias para horas.
- Ising Decoding: duas variantes de um modelo de rede neural convolucional 3D, otimizadas para velocidade ou para precisão, destinadas a realizar decodificação em tempo real para a correção de erros quânticos. Os modelos Ising Decoding são até 2,5 vezes mais rápidos e 3 vezes mais precisos do que o pyMatching, o atual padrão de mercado de código aberto.
No geral, a empresa afirma que os modelos Ising oferecem a melhor calibração de processadores quânticos do mundo e permitem que pesquisadores enfrentem problemas muito maiores e mais complexos com computadores quânticos.
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