A Quantum Machines és az Nvidia együttműködése során közelebb kerültek a hibajavító kvantumszámítógépek megvalósításához, a gépi tanulás alkalmazásával. Körülbelül másfél évvel ezelőtt jelentette be a két vállalat a partnerségét, amely az Nvidia DGX Quantum számítástechnikai platformját és a Quantum Machines fejlett kvantumvezérlő hardverét egyesítette. Úgy tűnik, hogy most kezdi érni az együttműködés gyümölcse, amely a hibajavított kvantumszámítógép felé vezető úton támogathatja az ipart.
A közelmúltban tartott prezentáció során a cégek bemutatták, hogy az Nvidia DGX platformján futó megerősített tanulási modell segítségével jobban tudják vezérelni a Rigetti kvantumcsipen lévő kvantumbiteket a rendszer kalibrációjának fenntartásával. Yonatan Cohen, a Quantum Machines társalapítója és műszaki igazgatója hangsúlyozta, hogy régi céljuk a klasszikus számítógépek használata a kvantumprocesszorok vezérlésére. Az Nvidia DGX platformjának nagy teljesítménye lehetővé teszi, hogy ezen a területen dolgozzanak. Jelenleg a kalibrációra összpontosítottak, különösen a „π impulzusok” beállítására, amelyek a kvantumbit forgását vezérlik a kvantumprocesszorban.
A kalibráció nem egyszeri folyamat, mert a kvantumszámítógépek teljesítménye gyakran ingadozik. A folyamatos, valós idejű kalibráció javíthatja a teljesítményt, ami alapvető a hibajavításhoz. Ez egy rendkívül számításigényes feladat, mivel a kvantumrendszer állandóan változik, de a megerősítéses tanulási technikák segítenek ennek kezelésében.
Sam Stanwyck, az Nvidia kvantumszámítástechnikai termékmenedzsere kiemelte, hogy korábban nem létezett olyan rendszer, mint a DGX Quantum, amely minimális késleltetést biztosított volna az ilyen számításokhoz. Már egy kisebb kalibrációs javulás is jelentős előrelépést hoz a hibajavításban, mivel a javított kalibráció exponenciálisan jobb logikai hibajavító teljesítményt nyújt a fizikai kvantumbitekből összeállított logikai kvantumbit esetében.
A csapat alapvető kvantumkörökkel dolgozott, de a megközelítés általánosítható az összetett rendszerekre is. Az algoritmusok egyszerűek voltak, és mindössze 150 soros kódból álltak. Az Nvidia és a Quantum Machines a jövőben további nyílt forráskódú könyvtárakat tervez fejleszteni, hogy a platform előnyeit szélesebb körben kiaknázhassák.
A fejlesztés komoly előrelépést jelent a kvantumszámítás legfontosabb problémáinak megoldása felé. A használható kvantumszámítás szoros integrációt igényel a szupergyors számítástechnikával, ami az egyik legnagyobb mérnöki kihívás. A két vállalat folytatni kívánja az együttműködést, és új eszközöket szeretnének biztosítani a kutatók számára. Az Nvidia új Blackwell chipjeinek jövő évi megjelenésével még nagyobb teljesítményű platformot kapnak a projekthez.
