NVIDIA vient d'annoncer un modèle d'IA ouvert appelé NVIDIA Ising, qui devrait créer un progrès important dans le développement d'ordinateurs quantiques à grande échelle et fiables.
C'est la première fois qu'une plateforme d'IA ouverte est spécialement conçue pour aider à éditer et à corriger les erreurs des processeurs quantiques, ce qui était autrefois considéré comme le plus grand obstacle technique dans ce domaine.
Selon NVIDIA, les modèles Ising peuvent aider à accélérer le processus de correction quantique jusqu'à 2,5 fois plus rapidement et à améliorer la précision 3 fois par rapport aux méthodes traditionnelles.
L'amélioration de l'efficacité à ces deux étapes importantes est considérée comme la clé pour amener les ordinateurs quantiques du laboratoire à l'application pratique.
Le nom Ising s'inspire du célèbre modèle mathématique de la physique et a été développé en un écosystème d'IA extensible.
Ces modèles servent de systèmes d'exploitation pour les ordinateurs quantiques, aidant à coordonner et à stabiliser les qubits (unités d'information de base des ordinateurs quantiques), qui sont des composants fondamentaux mais sensibles aux interférences des systèmes quantiques.
Selon le PDG de NVIDIA, Jensen Huang, l'IA transformera les qubits fragiles en systèmes qui peuvent fonctionner de manière stable et se développer.
L'ensemble d'outils NVIDIA Ising comprend deux composants principaux, à savoir: l'étalonnage Ising et le décodage Ising.
Parmi celles-ci, la norme Ising est construite comme un modèle de langage visuel, capable d'analyser les données de mesure du processeur quantique et d'ajuster automatiquement le système en temps réel.
Cette technologie permet de réduire le temps de correction de plusieurs jours à quelques heures, réduisant ainsi considérablement les coûts d'exploitation.
À l'inverse, le décryptage d'Ising se concentre sur la correction des erreurs quantiques, qui est l'un des plus grands défis de l'industrie.
Les modèles de réseaux neuronaux intégrés 3D sont optimisés pour la vitesse ou la précision, ce qui permet de détecter et de corriger les erreurs plus efficacement que les normes open source actuelles. Ceci est particulièrement important lorsque le nombre de qubits augmente, entraînant un risque d'erreur de plus en plus élevé.
Ne se limitant pas à la recherche, NVIDIA a déclaré que la technologie Ising a été testée par de nombreuses organisations et entreprises de premier plan, notamment des entreprises telles que IonQ, IQM Quantum Computers ou des instituts de recherche tels que Fermi National Accelerator Laboratory et Harvard University.
L'application généralisée dans les domaines universitaire et industriel montre le potentiel réel de cette plateforme.
Selon les organisations d'analyse de marché, la taille de l'industrie de l'informatique quantique pourrait dépasser la barre des 11 milliards de dollars d'ici 2030.
Cependant, le taux de croissance dépend toujours fortement de la capacité à résoudre les problèmes fondamentaux tels que la correction des erreurs et l'expansion du système.
Dans ce contexte, les modèles d'IA tels que NVIDIA Ising devraient jouer un rôle clé, contribuant à réduire l'écart entre la recherche et l'application commerciale.
L'ouverture du code source est également un point notable, car elle permet aux développeurs de construire et de personnaliser de manière proactive les systèmes d'IA quantiques en fonction de leurs besoins, tout en contrôlant les données et les infrastructures.
Ceci est considéré comme une étape stratégique visant à promouvoir un développement plus rapide de l'écosystème d'informatique quantique dans les années à venir.
