A Nvidia era originalmente uma empresa conhecida por suas placas gráficas para videogames e outros aplicativos em 3D. Mas a empresa americana conseguiu desviar a capacidade de computação paralela dos chips gráficos para oferecê-los para outros usos, nomeadamente científicos, e conquistar o mercado de servidores e supercomputadores. Foi então capaz de evoluí-los para acelerar a inteligência artificial e, assim, tornou-se a maior empresa do mundo.
Mas não para apenas no lado do hardware, e também funciona na inteligência artificial. No ano passado, a Nvidia lançou seu próprio modelo de IA para robótica, Isaac GR00T N1. Agora, a empresa está usando IA para enfrentar um novo campo: a computação quântica. A Nvidia acaba de anunciar uma nova família de modelos de IA de código aberto chamada Isingdestinado à calibração e correção de erros. “ IA é essencial para tornar viável a computação quântica “, disse Jensen Huang, fundador da Nvidia.
IA para calibração e correção de erros
Computadores quânticos usam bits quânticos, ou qubitsque são difíceis de controlar. A maioria dos protótipos contém menos de mil qubits, mas leva vários dias para calibrá-los. Para agilizar esse processo, a Nvidia criou o modelo Calibração de Isingum modelo de linguagem de visão (VLM) que pode interpretar e responder a medições de processadores quânticos. Do Agentes de IA pode realizar calibração automática contínua, o que exigiria apenas algumas horas.
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Uma das dificuldades da computação quântica é controlar ou medir qubits, enquanto qualquer interação cria ruído. A operação de algoritmos quânticos requer a detecção e correção desses erros instantaneamente. Para isso, a Nvidia revelou Ising decodificaçãoque na verdade são duas variações de um modelo de rede neural Convolucional 3D. Um é otimizado para velocidadeo outro para precisão. Esses dois modelos realizam correção quântica de erros em tempo real e, juntos, são 2,5 vezes mais rápidos e três vezes mais precisos do que a melhor solução atual. pyMatching. Os modelos já foram adotados por instituições de prestígio, como Harvard, Cornell, Oxford, Fermilab, Berkeley, além de empresas como IQM, IonQ e Atom Computing.
Modelos licenciados gratuitamente
De acordo com Nic Harrigan da Nvidia, IA e computadores quânticos são complementares. Ele acredita que a IA poderia ajudar os pesquisadores a encontrar novas aplicações para esta tecnologia. Por sua vez, os computadores quânticos poderiam ser usados para gerar dados, por exemplo, sobre o comportamento de moléculasque poderia então ser usado para treinar IAs.
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A Nvidia destaca o fato de seus modelos serem licenciados gratuitamente, fator chave para sua adoção. Ainda não existe um padrão para construção de um processador quântico, e os pesquisadores estão trabalhando em muitos tipos de qubits. Um modelo de código aberto pode ser facilmente adaptado a diferentes tecnologias. A Nvidia oferece um guia para que os desenvolvedores possam otimizá-los facilmente para suas arquiteturas. Além disso, isso permite que operem localmente para manter o controle sobre todos os dados. Eles estão disponíveis para download no site da Nvidia, bem como no GitHub e Hugging Face.