A Nvidia apresentou o Ising, a primeira plataforma aberta para criar modelos de IA e acelerar o desenvolvimento de computadores quânticos, oferecendo a melhor calibração de processadores quânticos do mundo.

Dentro de dois tipos de modelos Ising

A Nvidia apresentou e lançou a primeira plataforma aberta do mundo para criar modelos de inteligência artificial, concebida para acelerar o desenvolvimento de computadores quânticos úteis. A plataforma chama-se Ising e, segundo a empresa, deverá proporcionar resultados inovadores na calibração quântica e na correção de erros.

O novo modelo pretende ajudar investigadores e empresas a criar processadores quânticos que não só tenham as capacidades necessárias, mas que também sejam úteis para executar aplicações, nomeadamente aplicações de inteligência artificial.

Um dos desafios dos computadores quânticos atuais está relacionado com a calibração e com a correção de erros. Os qubits são ruidosos e, no fim, os sistemas quânticos cometem um erro por cada mil operações. E isso é muito. É preciso estar ordens de grandeza abaixo desse valor.

O modelo da Nvidia dificilmente resolverá o problema por completo, mas deverá ajudar. Mais concretamente, o Ising propõe dois modelos com possibilidade de afinação individual.

• Ising Calibration: um modelo de processamento de linguagem visual capaz de interpretar rapidamente medições provenientes de processadores quânticos e de reagir a elas, permitindo que os agentes de IA automatizem a calibração contínua, reduzindo o tempo necessário de dias para horas.
• Ising Decoding: duas variantes de um modelo de rede neural convolucional tridimensional, otimizadas quer para velocidade quer para precisão, para realizar descodificação em tempo real para a correção de erros quânticos. Os modelos Ising Decoding funcionam até 2,5 vezes mais depressa e são 3 vezes mais precisos do que o pyMatching, o atual padrão da indústria de código aberto.

No geral, a empresa afirma que os modelos Ising oferecem a melhor calibração de processadores quânticos do mundo e permitem aos investigadores resolver problemas muito mais vastos e complexos com computadores quânticos.