NVIDIA lança modelo de calibração de IA para computação quântica que realiza ajuste automático

A NVIDIA lançou em 28 de julho o modelo de IA de código aberto NVIDIA Ising Calibration 1.5, que visa analisar automaticamente os dados de diagnóstico do processador quântico (QPU) e determinar o plano de calibração do dispositivo, automatizando o processo de calibração de computadores quânticos. Este modelo é um modelo de linguagem visual (VLM) que pode entender dados experimentais de chips quânticos e realizar análises de "zero amostras" na ausência de casos históricos, ao mesmo tempo em que combina amostras experimentais relevantes para aprendizado contextual (ICL), ajudando os dispositivos quânticos a otimizar continuamente seu estado operacional. No teste de referência de calibração quântica QCalEval, o Ising Calibration 1.5 superou em média modelos de código aberto de tamanho semelhante em cerca de 10% na capacidade de inferência de zero amostras, e quando utilizou casos experimentais relevantes para aprendizado contextual, o desempenho melhorou em cerca de 86,5%. O modelo possui 31 bilhões de parâmetros, suporta GPUs de data centers como a NVIDIA Grace Blackwell e Vera Rubin, e lançou uma versão quantizada NVFP4, que pode ser implantada em uma única GPU de consumo ou em NVIDIA DGX Spark, reduzindo a barreira de entrada para laboratórios quânticos. A NVIDIA afirma que os dados de treinamento vêm de várias arquiteturas de qubits, incluindo qubits supercondutores, pontos quânticos, íons, átomos neutros e elétrons de superfície de hélio, oferecendo capacidade de calibração para diferentes tipos de dispositivos de computação quântica. Especialistas acreditam que a calibração automatizada é um dos principais gargalos para o desenvolvimento em escala da computação quântica, e a ferramenta de calibração quântica impulsionada por IA da NVIDIA pode se tornar uma parte importante da infraestrutura da indústria de computação quântica no futuro.

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