NVIDIA lance un modèle de calibration AI pour l'optimisation automatique en informatique quantique

NVIDIA a publié le 28 juillet le modèle AI open source NVIDIA Ising Calibration 1.5, conçu pour analyser automatiquement les données de diagnostic des processeurs quantiques (QPU) et déterminer les schémas d'ajustement des appareils, réalisant ainsi l'automatisation du processus de calibration des ordinateurs quantiques. Ce modèle est un modèle de langage visuel (VLM) capable de comprendre les données expérimentales des puces quantiques et de réaliser une analyse « zéro échantillon » en l'absence de cas historiques, tout en intégrant des échantillons expérimentaux pertinents pour un apprentissage contextuel (ICL), aidant ainsi les dispositifs quantiques à optimiser continuellement leur état de fonctionnement. Dans le benchmark de calibration quantique QCalEval, Ising Calibration 1.5 a en moyenne surpassé les modèles open source de taille similaire d'environ 10 % en capacité d'inférence zéro échantillon, et a amélioré ses performances d'environ 86,5 % lors de l'apprentissage contextuel avec des cas expérimentaux pertinents. Ce modèle possède 31 milliards de paramètres, prend en charge les GPU des centres de données NVIDIA Grace Blackwell et Vera Rubin, et a lancé une version quantifiée NVFP4, pouvant être déployée sur un seul GPU grand public ou sur NVIDIA DGX Spark, abaissant ainsi le seuil d'utilisation des laboratoires quantiques. NVIDIA a déclaré que les données d'entraînement proviennent de diverses architectures de qubits, y compris les qubits supraconducteurs, les points quantiques, les ions, les atomes neutres et les électrons de surface d'hélium, offrant des capacités de calibration pour différents types de dispositifs de calcul quantique. Les experts estiment que la calibration automatisée est l'un des principaux goulots d'étranglement au développement à grande échelle de l'informatique quantique, et l'outil de calibration quantique piloté par l'IA de NVIDIA pourrait devenir une composante essentielle des infrastructures de l'industrie quantique à l'avenir.

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