NVIDIA ( apresentou ) o primeiro modelo aberto a nível mundial concebido especificamente para inteligência artificial quântica, o modelo “NVIDIA Ising”, com o objetivo de resolver os desafios de calibração e correção de erros enfrentados pelos processadores quânticos durante a sua expansão. A série de modelos disponibiliza ferramentas de alto desempenho para programadores através da forma open source, ajudando instituições de investigação e empresas a otimizar a eficiência operacional dos qubits.
NVIDIA Ising encurta os prazos de calibração
A estabilidade operacional dos processadores quânticos depende fortemente de procedimentos de calibração precisos. O modelo de calibração da NVIDIA Ising (Ising Calibration) adota a tecnologia de modelos de linguagem visuais, conseguindo interpretar rapidamente os dados de medição do processador quântico e reagir. Esta tecnologia permite que agentes de inteligência artificial executem automaticamente tarefas contínuas de calibração, reduzindo os procedimentos tradicionais para apenas algumas horas. Incluindo várias unidades de investigação, como o Instituto de Investigação Nacional de Taiwan (Academia Sinica), o Fermi National Accelerator Laboratory e a Universidade de Harvard, esta tecnologia já começou a ser utilizada para aumentar a eficiência da manutenção automatizada do hardware quântico e reduzir os custos humanos.
Decodificação de correção de erros acelerada por redes neurais convolucionais
O fundador da NVIDIA e CEO, Jensen Huang, afirmou que a utilização prática da inteligência artificial para a computação quântica é crucial. Com o auxílio do Ising, a inteligência artificial tornar-se-á o sistema operativo do plano de controlo de máquinas quânticas, convertendo qubits frágeis num sistema quântico GPU escalável e fiável.
A correção de erros quânticos (Quantum Error Correction) é o limite técnico para concretizar computações de grande escala. O descodificador da NVIDIA Ising (Ising Decoding) disponibiliza duas variantes de modelos de redes neurais convolucionais 3D (3D CNN), otimizadas respetivamente para velocidade de processamento e precisão de computação. Os dados mostram que o modelo de descodificação Ising melhora a velocidade de processamento em 2,5 vezes face ao padrão open source atual da indústria, pyMatching, e que a exatidão atinge até 3 vezes mais. Ao gerar sinais de erro a partir de qubits em descodificação em tempo real, os investigadores conseguem manter a correção lógica das operações. Atualmente, instituições como a Universidade Cornell e a IonQ já implementaram este modelo para explorar aplicações de algoritmos quânticos mais complexos.
De acordo com a previsão da Resonance, uma firma de pesquisa de mercado, o tamanho do mercado global de computação quântica poderá atingir 11 mil milhões de dólares em 2030. O principal motor de crescimento provém da superação de desafios de engenharia. A série NVIDIA Ising não só fornece modelos e dados de treino, como também é integrada com a plataforma de software NVIDIA CUDA-Q e com a tecnologia de interconexão de hardware NVIDIA NVQLink. Este desenho de arquitetura híbrida permite que os investigadores executem os modelos em sistemas locais, assegurando a confidencialidade dos dados experimentais. Além disso, através dos microserviços NVIDIA NIM, os programadores conseguem fazer afinações para arquiteturas de hardware específicas, ajudando os qubits existentes a transformar-se em sistemas de computação quântica com capacidade de expansão.
Abrir a transferência para download dos modelos open source Ising
O nome da série de modelos Ising tem origem no modelo matemático clássico que simplifica o estudo de sistemas físicos complexos, refletindo a ideia de design de um plano de controlo quântico simplificado. Atualmente, os modelos NVIDIA Ising já se encontram disponíveis para download aberto no GitHub, Hugging Face e na plataforma oficial da NVIDIA, juntando-se ao portefólio de produtos de modelos abertos da NVIDIA. Este portefólio inclui a NVIDIA Nemotron para agentes, a NVIDIA Cosmos para IA física, a NVIDIA Alpamayo para carros de condução autónoma, a NVIDIA Isaac GR00T para robótica e a NVIDIA BioNeMo para investigação biomédica.
Ao posicionar a inteligência artificial como o “plano de controlo” ou o sistema operativo de máquinas quânticas, a equipa de investigação consegue gerir com mais eficiência os qubits frágeis. Esta medida atraiu o Laboratório Nacional de Física do Reino Unido (NPL) e várias universidades de topo internacionais para se juntarem ao ecossistema, impulsionando em conjunto o desenvolvimento de aplicações quânticas práticas.
Estes modelos, dados e frameworks abertos podem ser obtidos no GitHub, Hugging Face e em build.nvidia.com.
Este artigo “NVIDIA apresenta o primeiro modelo ‘Ising’ do mundo para inteligência artificial quântica” surgiu pela primeira vez em Cadeia News ABMedia.
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