El Laboratorio Nacional de Física (NPL) del Reino Unido ha implementado NVIDIA Ising AI para optimizar la calibración cuántica.
NPL está llevando la inteligencia artificial impulsada por NVIDIA a la medición y calibración de computadoras cuánticas, un paso diseñado para respaldar el avance de la tecnología desde sistemas experimentales hasta plataformas escalables.
Un elemento central de este esfuerzo es la integración de las herramientas NVIDIA Ising en la infraestructura de medición cuántica existente de NPL.
Como Laboratorio Nacional de Metrología del Reino Unido, NPL es responsable de establecer estándares de medición confiables y precisos para tecnologías emergentes.
En el Instituto de Tecnología y Estándares Cuánticos (IQST), los investigadores se centran en mejorar la caracterización, calibración y evaluación comparativa de dispositivos cuánticos, especialmente computadoras cuánticas.
Automatizar los cuellos de botella de la calibración cuántica
Un desafío clave en la computación cuántica reside en la gestión de los qubits, las unidades fundamentales de información cuántica.
Estos sistemas son muy sensibles y el rendimiento se ve afectado por el ruido ambiental, la inestabilidad y los defectos a nivel de dispositivo. A medida que los procesadores cuánticos crecen, la complejidad de mantener el funcionamiento estable de los qubits aumenta significativamente.
La adopción por parte de NPL de la tecnología NVIDIA Ising aborda directamente este problema. Al incorporar herramientas basadas en inteligencia artificial en los flujos de trabajo de revisión, la organización apunta a automatizar procesos que tradicionalmente requerían supervisión manual por parte de expertos.
Se espera que esta migración reduzca los gastos operativos y al mismo tiempo mejore la coherencia de las mediciones.
Comprender la estabilidad de los qubits
El rendimiento de los qubits suele evaluarse mediante métricas de coherencia, concretamente el tiempo de relajación, conocido como T1.
Este valor refleja cuánto tiempo permanece el qubit en el estado excitado antes de colapsar al estado fundamental. Sin embargo, las mediciones T1 no son estáticas y pueden fluctuar con el tiempo o debido a interferencias externas.
Históricamente, monitorear estas fluctuaciones requería verificaciones manuales repetidas. NPL ha demostrado que dicho análisis se puede automatizar utilizando NVIDIA Ising Calibration.
El sistema se basa en un modelo de lenguaje de visión entrenado que puede evaluar si la coherencia de un qubit es estable y distinguir entre diferentes tipos de inestabilidad, como cambios repentinos o degradación gradual.
Esta función le ayuda a identificar problemas de rendimiento más rápidamente y proporciona información útil para mejorar el comportamiento del sistema.
Evaluación comparativa de la IA en sistemas cuánticos
Paralelamente a la introducción de NVIDIA Ising, NPL también ha ayudado a desarrollar un conjunto de puntos de referencia para evaluar métodos de IA para la calibración cuántica. Dentro de este marco, el análisis de estabilidad de coherencia de qubits sirve como un caso de prueba importante.
Este esfuerzo de referencia se basa en trabajos anteriores que muestran que el aprendizaje automático puede acelerar la caracterización de dispositivos cuánticos.
Estos enfoques no sólo mejoran la eficiencia sino que también permiten una visualización más profunda de los mecanismos físicos que introducen ruido en los sistemas cuánticos.
Apoyando el ecosistema cuántico del Reino Unido
Esta colaboración es parte del esfuerzo más amplio de NPL para establecer un estándar de referencia independiente y transparente para la computación cuántica.
Las métricas confiables se consideran cada vez más esenciales para guiar las decisiones de inversión y respaldar la comercialización de hardware cuántico.
Al incorporar NVIDIA Ising en su sistema de medición, NPL está contribuyendo al desarrollo de un marco de evaluación sólido en conjunto con el Programa Nacional de Tecnología Cuántica (NQTP) del Reino Unido.
Ampliación de la calibración impulsada por IA
De cara al futuro, la siguiente fase del proyecto se centrará en ampliar la técnica de calibración basada en IA para manejar sistemas cuánticos más grandes y complejos.
Igualmente importante es el desarrollo de marcos de garantía para validar el resultado de las herramientas de inteligencia artificial utilizadas en mediciones cuánticas.
A medida que la automatización se integre más profundamente en los flujos de trabajo de la computación cuántica, será importante garantizar la confiabilidad de estos sistemas. La integración de NVIDIA Ising representa un paso temprano pero importante hacia ese objetivo.
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