Kuantum bilgisayarlar yıllardır "gelecek" olarak anılıyor. Donanım gelişiyor, araştırmalar hızlanıyor, yatırımlar artıyor ama laboratuvardaki bir kuantum işlemci ile gerçek dünyada çalışan bir uygulama arasındaki fark hala büyük. NVIDIA, bu boşluğu kapatmak için önemli bir adım attı. Hibrit kuantum-klasik sistemler için tasarlanan ilk açık kuantum yapay zeka model ailesi olan Ising'i duyurdu.
Kuantum Bilgisayarların En Büyük Sorunu
Ising'in çözmeye çalıştığı temel sorun, kuantum bilgisayarların aşırı hassas yapısı. Temel hesaplama birimi olan qubit'ler, çevresel gürültüden o kadar kolay etkileniyor ki, hesaplama sırasında hatalar hızla birikiyor. Anlamlı bir işlem yapmadan önce iki şeyin iyi çalışması gerekiyor: kalibrasyon ve hata düzeltme.
Kalibrasyon, donanımın doğru ayarlandığından ve çalıştığından emin olmak demek. Hata düzeltme ise hataları gerçek zamanlı olarak tespit edip gidermek anlamına geliyor. Bu işlemler bugüne kadar manuel, yavaş ve ölçeklemesi zor süreçlerdi. NVIDIA, yapay zekanın bu iki süreci de otomatikleştirebileceğine inanıyor.
Ising Ailesi Neler Sunuyor
NVIDIA Ising, iki farklı bileşen içeriyor: Ising Calibration ve Ising Decoding.
Ising Calibration, bir görsel dil modeli olarak tasarlandı. Kuantum işlemcilerden gelen ölçümleri hızla yorumlayıp bunlara tepki veriyor. Bunu, kuantum donanımından gelen tanılama okumalarını sürekli izleyen ve sistemi optimum düzeyde çalışır durumda tutmak için otonom olarak ayarlayan bir yapay zeka ajanı gibi düşünebilirsiniz. Bu sayede, sürekli kalibrasyon süresi günlerden saatlere iniyor. Kuantum donanım geliştirme sürecinde bu, ciddi bir hızlanma demek.
Ising Decoding ise iki farklı 3D evrişimli sinir ağı (3D CNN) modeli sunuyor. Biri hız, diğeri doğruluk için optimize edildi. Bu modeller, kuantum hata düzeltmesi için gerçek zamanlı kod çözme yapıyor. Ising Decoding modelleri, sektör standardı pyMatching'den 2,5 kat daha hızlı ve 3 kat daha doğru sonuç veriyor.
Sektörden Geniş Destek
Ising Calibration şimdiden birçok önemli kuruluş tarafından kullanılıyor. Atom Computing, Academia Sinica, EeroQ, Conductor Quantum, Fermi National Accelerator Laboratory, Harvard John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences, Infleqtion, IonQ, IQM Quantum Computers, Lawrence Berkeley National Laboratory's Advanced Quantum Testbed, Q-CTRL ve U.K. National Physical Laboratory bu isimler arasında.
Ising Decoding'i de Cornell University, EdenCode, Infleqtion, IQM Quantum Computers, Quantum Elements, Sandia National Laboratories, SEEQC, University of California San Diego, UC Santa Barbara, University of Chicago, University of Southern California ve Yonsei University gibi kurumlar kullanıyor. Bu, ulusal laboratuvarlardan üniversitelere ve ticari kuantum donanım şirketlerine kadar uzanan geniş bir benimseme anlamına geliyor.
NVIDIA Eko Sistemiyle Tam Uyum
NVIDIA Ising, hibrit kuantum-klasik hesaplama için NVIDIA CUDA-Q yazılım platformunu tamamlıyor. Ayrıca, gerçek zamanlı kontrol ve kuantum hata düzeltmesi için NVIDIA NVQLink QPU-GPU donanım ara bağlantısı ile de entegre çalışıyor. CUDA-Q, NVIDIA'nın hibrit kuantum-klasik iş akışları için genel programlama modeli. NVQLink ise GPU'ların kuantum işlem birimleriyle (QPU) gerçek zamanlı hata düzeltmesi için gereken düşük gecikme süresinde iletişim kurmasını sağlayan donanım köprüsü.
Kuantum Hesaplamanın Önündeki Büyük Engel Kalkıyor
NVIDIA Ising, kuantum hesaplamanın önündeki en zorlu mühendislik sorunlarından ikisi olan kalibrasyon ve hata düzeltmesini yapay zeka ile otomatikleştiriyor. Bu sayede, manuel ve yavaş süreçler ciddi ölçüde hızlanıyor. Günlerden saatlere inen kalibrasyon süreleri ve mevcut standarttan 3 kat daha doğru hata düzeltme, kuantum bilgisayarların laboratuvar ortamından gerçek dünya uygulamalarına geçişini hızlandırıyor.