Primeira família de modelos de IA para computação quântica corrige erros 2,5 vezes mais rápido que métodos existentes.
A Nvidia publicou o Ising, primeira família de modelos de IA de código aberto para computação quântica, com dois domínios: Ising Calibration, um modelo de visão-linguagem de 35 bilhões de parâmetros para calibrar processadores quânticos, e Ising Decoding, com duas variantes de CNN 3D para correção de erros em tempo real.
A variante de velocidade corrige erros quânticos 2,5 vezes mais rápido que os métodos existentes; a de precisão é 3 vezes mais precisa com 10 vezes menos dados de treino. Processadores quânticos atuais erram aproximadamente uma vez a cada mil operações; sistemas práticos precisariam reduzir isso para uma vez por trilhão. Todos os modelos estão no HuggingFace sob licença permissiva.
17 mar, 09:00
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