NVIDIA veröffentlicht KI-Kalibrierungsmodell für Quantencomputing zur automatischen Optimierung

NVIDIA hat am 28. Juli das Open-Source-KI-Modell NVIDIA Ising Calibration 1.5 veröffentlicht, das darauf abzielt, Diagnosedaten von Quantenprozessoren (QPU) automatisch zu analysieren und Kalibrierungsstrategien für Geräte zu bestimmen, um den Kalibrierungsprozess von Quantencomputern zu automatisieren. Dieses Modell ist ein visuelles Sprachmodell (VLM), das in der Lage ist, experimentelle Daten von Quantenchips zu verstehen und „Zero-Shot“-Analysen durchzuführen, auch wenn keine historischen Fälle vorliegen. Gleichzeitig kombiniert es verwandte Experimentdaten für kontextuelles Lernen (ICL), um den kontinuierlichen Betrieb von Quantenanlagen zu optimieren. Im QCalEval-Quantenkalibrierungsbenchmark hat Ising Calibration 1.5 in der Zero-Shot-Inferenzleistung im Durchschnitt etwa 10 % besser abgeschnitten als vergleichbare Open-Source-Modelle. Bei der Verwendung verwandter Experimentfälle für kontextuelles Lernen wurde eine Leistungssteigerung von etwa 86,5 % festgestellt. Das Modell verfügt über 31 Milliarden Parameter und unterstützt den Betrieb auf NVIDIA Grace Blackwell und Vera Rubin Datenzentrum-GPUs. Zudem wurde eine NVFP4-Quantisierungsversion veröffentlicht, die auf einer einzelnen Consumer-GPU oder NVIDIA DGX Spark bereitgestellt werden kann, um die Einstiegshürden für Quantenlabore zu senken. NVIDIA gibt an, dass die Trainingsdaten aus verschiedenen Qubit-Architekturen stammen, darunter supraleitende Qubits, Quantenpunkte, Ionen, neutrale Atome und Heliumoberflächen-Elektronen, und bietet Kalibrierungsfähigkeiten für verschiedene Arten von Quantencomputing-Geräten. Branchenexperten sind der Meinung, dass die Automatisierung der Kalibrierung eines der entscheidenden Engpässe für die Skalierung von Quantencomputing darstellt, und dass das KI-gesteuerte Quantenkalibrierungswerkzeug von NVIDIA möglicherweise ein wichtiger Bestandteil der zukünftigen Infrastruktur der Quantencomputing-Industrie werden könnte.

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