Nvidia ha lanzado una familia de modelos de IA de código abierto denominada Ising para apoyar el desarrollo de chips cuánticos.

Ising, cuyo nombre proviene de un modelo matemático que ayudó a simplificar la comprensión de sistemas físicos complejos, comprende dos ámbitos de modelos: calibración y decodificación.

La calibración cuántica consiste en el ajuste continuo de los parámetros de control para mantener operativos los procesadores cuánticos, una tarea que suelen llevar a cabo físicos cuánticos o simples algoritmos automatizados. En cambio, los algoritmos de decodificación se utilizan para abordar la corrección de errores cuánticos, es decir, técnicas que protegen la información cuántica de los errores derivados del ruido de los qubits.

«Ese ruido es el principal obstáculo que se interpone entre el hardware cuántico actual y las aplicaciones útiles», afirmó Sam Stanwyck, director de productos cuánticos de Nvidia, antes del lanzamiento.

La herramienta Ising Calibration de Nvidia es un modelo de lenguaje de visión que, según el gigante de los chips, puede interpretar y reaccionar a las mediciones de los procesadores cuánticos, lo que permite a los agentes de IA «automatizar la calibración continua», reduciendo así el tiempo necesario de días a horas.

Por su parte, Ising Decoding ofrece dos variantes de un modelo de red neuronal convolucional 3D que pueden optimizarse para la velocidad o la precisión. Esto permite al modelo realizar una decodificación en tiempo real para la corrección de errores cuánticos, y Nvidia afirma que estos modelos son hasta 2,5 veces más rápidos y 3 veces más precisos que pyMatching, el actual estándar de código abierto del sector.

Además de los modelos «personalizables de última generación», Stanwyck señaló que Nvidia también incluye un manual con flujos de trabajo de ajuste fino, cuantificación e inferencia, junto con «recetas» sobre cómo integrar las herramientas en flujos de trabajo de agentes, artículos de investigación abiertos y datos de referencia. Esto permitirá a los desarrolladores optimizar los modelos para sus características específicas de hardware y ruido, añadió.

Ising es compatible con la plataforma de software CUDA-Q de Nvidia para la computación híbrida cuántica-clásica y también se integra con la interconexión de hardware NVQLink QPU-GPU de la empresa.

Nvidia afirmó que Ising ya está siendo utilizado por varias empresas de computación cuántica y laboratorios de investigación de todo el mundo. Entre ellos se incluyen Atom Computing, Academia Sinica, el Laboratorio Nacional de Aceleradores Fermi, Infleqtion, IonQ, IQM Quantum Computers, el Banco de Pruebas Cuántico Avanzado del Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley, Q-CTRL y el Laboratorio Nacional de Física del Reino Unido, todos los cuales han implementado Ising Calibration.

Además, Ising Decoding ha sido implementado por la Universidad de Cornell, Infleqtion, IQM Quantum Computers, Quantum Elements, los Laboratorios Nacionales Sandia, la Universidad de Chicago, la Universidad del Sur de California y la Universidad de Yonsei.

«Los mejores procesadores cuánticos cometen un error aproximadamente una vez cada 1000 operaciones, lo cual es increíble, pero para convertirse en aceleradores útiles para problemas científicos y de valor empresarial, esa cifra debe reducirse a uno entre un billón o incluso menos», afirmó Stanwyck. «La buena noticia es que la IA puede ser la respuesta a cómo gestionar ese ruido a gran escala, y tiene el potencial de permitir un progreso muy rápido para cerrar esa brecha».

Añadió: «Ising ofrece el mejor rendimiento del mundo tanto en calibración como en decodificación con corrección de errores, y este es el camino hacia la supercomputación cuántica con GPU, que es un acelerador cuántico que se integra con la supercomputadora de GPU para resolver problemas de gran valor. Por lo tanto, la forma de planteárselo es que la IA se está convirtiendo en el plano de control del hardware cuántico».

Los modelos, datos y marcos de trabajo de Nvidia Ising están disponibles en GitHub, Hugging Face y el centro de desarrolladores Build de Nvidia.