Nvidia vừa mở nguồn một đóng góp AI có thể là thực tế nhất cho máy tính lượng tử cho đến nay. Họa đồ Ising mới giải quyết hai rào cản đang cản trở khả năng sử dụng đầy đủ của các bộ xử lý lượng tử: hiệu chuẩn và sửa lỗi. Qubit vốn dĩ rất dễ bị nhiễu. Trong khi các bộ xử lý tốt nhất hiện nay đạt khoảng một lỗi trên mỗi nghìn thao tác, các ứng dụng thực tế đòi hỏi mức độ gần với một lỗi trên một nghìn tỷ thao tác. Đóng khoảng cách khổng lồ này đòi hỏi phải giảm nhiễu phần cứng và phát hiện lỗi trước khi chúng tích lũy. Hiệu chuẩn Ising sử dụng kiến trúc mô hình thị giác - ngôn ngữ để tự động điều chỉnh bộ xử lý, rút gọn hàng ngày công việc xuống còn vài giờ. Đồng thời, giải mã Ising mang đến các mạng nơ-ron tích chập 3D để sửa lỗi. So sánh với PyMatching, bộ công cụ này cung cấp tốc độ giải mã nhanh hơn tới 2,5 lần và chính xác hơn 3 lần. Tính đa dạng đặc biệt đáng chú ý. Mô hình hiệu chuẩn được huấn luyện trên các mạch siêu dẫn, chấm lượng tử, ion bị giam giữ và nguyên tử trung hòa. Tính linh hoạt xuyên nền tảng này là thiết yếu trong một ngành công nghiệp nơi các cách tiếp cận phần cứng đa dạng vẫn đang chứng minh tính khả thi của chúng. Bằng cách cung cấp một khung nguồn mở hoàn chỉnh với các microservice NIM, dữ liệu huấn luyện và các tùy chọn triển khai cục bộ, rào cản gia nhập đã giảm đáng kể. Các tổ chức từ Fermilab đến IQM đến Cornell đã bắt đầu áp dụng bộ công cụ này. Điều này phù hợp với xu hướng rộng lớn hơn khi AI và máy tính lượng tử trở nên ngày càng cộng sinh. AI tích cực cải thiện thiết kế mạch và sửa lỗi, trong khi các bộ xử lý lượng tử cho thấy tiềm năng dài hạn đối với các nhiệm vụ AI cụ thể. Sự hội tụ đang hình thành, ngay cả khi các hệ thống lượng tử vẫn cần cơ sở hạ tầng chuyên biệt khiến chúng chủ yếu bị giới hạn trong phòng thí nghiệm hiện nay. Những công cụ thúc đẩy quá trình chuyển đổi từ qubit dễ vỡ sang tính toán đáng tin cậy cung cấp chính nền tảng thực tế mà ngành công nghiệp cần để mở rộng quy mô #QuantumComputing