NVIDIA ने Ising जारी किया, इसे क्वांटम कंप्यूटिंग कैलिब्रेशन और एरर करेक्शन के लिए "दुनिया का पहला ओपन AI मॉडल परिवार" कहा। ये मॉडल क्वांटम कंप्यूटिंग की सबसे बड़ी समस्याओं में से एक को लक्षित करते हैं: क्वांटम स्टेट नाजुक होते हैं और त्रुटियों के लिए प्रवण होते हैं जिन्हें वर्तमान सुधार विधियां बड़े पैमाने पर संभालने में संघर्ष करती हैं। NVIDIA इसे क्लासिकल AI और क्वांटम सिस्टम के बीच एक पुल के रूप में स्थापित करता है, क्वांटम की विश्वसनीयता चुनौतियों से निपटने के लिए अपनी GPU विशेषज्ञता का लाभ उठाते हुए।
यह ऐसा लगता है जैसे NVIDIA अपने क्वांटम दांव को हेज कर रहा है जबकि बाकी सभी फॉल्ट-टॉलरेंट सिस्टम की दिशा में दौड़ रहे हैं। जैसा कि मैंने इस साल की शुरुआत में कवर किया था, NVIDIA रणनीतिक क्वांटम चालें कर रहा है, लेकिन यह घोषणा टाइमिंग और आवश्यकता के बारे में सवाल उठाती है। क्वांटम एरर करेक्शन मूलतः एक क्लासिकल कंप्यूटिंग समस्या है — आप एरर सिंड्रोम प्रोसेस कर रहे हैं और पारंपरिक एल्गोरिदम का उपयोग करके सुधार लागू कर रहे हैं। NVIDIA का नजरिया यह लगता है: क्यों न इन एल्गोरिदम को AI के साथ स्मार्ट बनाया जाए?
हालांकि, 2022 के अनुसंधान से पता चलता है कि AI-आधारित क्वांटम एरर करेक्शन वह रामबाण नहीं है जो दिखता है। जबकि कुछ अध्ययन दावा करते हैं कि AI डिकोडर त्रुटियों को 17× तक कम कर सकते हैं, अन्य काम इंगित करता है कि AI सिस्टम क्वांटम करेक्शन स्कीम में अपने स्वयं के व्यवस्थित पूर्वाग्रह और त्रुटियां पेश कर सकते हैं। "AI सब कुछ ठीक करता है" की कहानी अक्सर यह नजरअंदाज करती है कि विशिष्ट एरर पैटर्न पर प्रशिक्षित machine learning मॉडल नए प्रकार के क्वांटम नॉइज़ या हार्डवेयर कॉन्फ़िगरेशन का सामना करने पर विनाशकारी रूप से विफल हो सकते हैं।
डेवलपर्स के लिए, यह व्यावहारिक से ज्यादा प्रयोगात्मक है। जब तक आप क्वांटम सिस्टम नहीं बना रहे, Ising मॉडल आपके दैनिक काम को प्रभावित नहीं करेंगे। लेकिन यह संकेत देता है कि NVIDIA कंप्यूट को कहां जाते देखता है — क्वांटम-क्लासिकल हाइब्रिड सिस्टम जहां उनके GPU क्लासिकल प्रोसेसिंग लेयर बन जाते हैं। देखने लायक है, लेकिन तत्काल एप्लिकेशन की अपेक्षा न करें।