NVIDIA lanza modelo de calibración AI para computación cuántica que permite la autooptimización

NVIDIA lanzó el 28 de julio el modelo de AI de código abierto NVIDIA Ising Calibration 1.5, diseñado para analizar automáticamente los datos de diagnóstico de los procesadores cuánticos (QPU) y determinar los planes de ajuste del dispositivo, logrando así la automatización del proceso de calibración de computadoras cuánticas. Este modelo es un modelo de lenguaje visual (VLM) que puede entender los datos experimentales de los chips cuánticos y realizar análisis de "cero muestras" en ausencia de casos históricos, al mismo tiempo que combina muestras experimentales relevantes para el aprendizaje contextual (ICL), ayudando a los dispositivos cuánticos a optimizar continuamente su estado operativo. En la prueba de referencia de calibración cuántica QCalEval, Ising Calibration 1.5 superó en promedio a modelos de código abierto de tamaño similar en capacidad de inferencia de cero muestras en aproximadamente un 10%, y cuando se utilizaban casos experimentales relevantes para el aprendizaje contextual, el rendimiento mejoró en aproximadamente un 86.5%. Este modelo cuenta con 31 mil millones de parámetros, es compatible con las GPU de los centros de datos de NVIDIA como Grace Blackwell y Vera Rubin, y se lanzó una versión cuantificada NVFP4 que puede ser implementada en una sola GPU de consumo o en NVIDIA DGX Spark, reduciendo la barrera de entrada para los laboratorios cuánticos. NVIDIA afirma que los datos de entrenamiento provienen de diversas arquitecturas de qubits cuánticos, incluyendo qubits superconductores, puntos cuánticos, iones, átomos neutros y electrones de superficie de helio, proporcionando capacidades de calibración para diferentes tipos de dispositivos de computación cuántica. En la industria se considera que la calibración automatizada es uno de los principales cuellos de botella en el desarrollo a gran escala de la computación cuántica, y la herramienta de calibración cuántica impulsada por AI de NVIDIA podría convertirse en una parte fundamental de la infraestructura de la futura industria de la computación cuántica.

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