Quantum Machines et Nvidia unissent leurs forces pour faire avancer l'informatique quantique. Grâce à l'apprentissage automatique, elles visent à améliorer l'étalonnage et la correction des erreurs, essentiels pour l'avenir de cette technologie.
Un partenariat pour repousser les limites de l'étalonnage
Le partenariat entre Quantum Machines et Nvidia, débuté il y a un an et demi, commence à porter ses fruits. Les deux entreprises utilisent un modèle d'apprentissage par renforcement sur la plate-forme DGX de Nvidia pour optimiser le contrôle des qubits sur une puce quantique Rigetti. Yonatan Cohen, directeur technique de Quantum Machines, souligne que leur objectif est de corriger les erreurs quantiques, un enjeu clé pour l'informatique tolérante aux pannes.
L'étalonnage des impulsions π permet de contrôler la rotation des qubits. Contrairement aux idées reçues, cet ajustement n'est pas un processus unique. Les performances des ordinateurs quantiques actuels varient au fil du temps, nécessitant des réajustements fréquents. Réétalonner efficacement et fréquemment améliore la fidélité des résultats : un facteur crucial pour les applications pratiques.
Un calcul intensif grâce à Nvidia DGX Quantum
Ajuster les impulsions en temps quasi réel reste complexe et gourmand en ressources. Le système DGX Quantum de Nvidia se distingue en réduisant la latence nécessaire pour ces calculs. Sam Stanwyck, chef de produit chez Nvidia, explique que la correction des erreurs est essentielle pour rendre l'informatique quantique tolérante aux pannes. La plate-forme de Nvidia permet d'appliquer précisément les impulsions de contrôle pour maximiser les performances des qubits.
Cette collaboration prouve qu'un petit ajustement dans l'étalonnage peut générer des gains exponentiels. Ramon Szmuk, chef de produit chez Quantum Machines, précise qu'une amélioration de 10 % dans l'étalonnage se traduit par une meilleure performance des qubits logiques. Ces gains motivent l'équipe à continuer à affiner l'approche et à développer des solutions évolutives.
Vers une informatique quantique scalable
Bien que l'équipe ait utilisé des circuits quantiques basiques pour ce projet, la méthode pourrait s'étendre à des circuits plus profonds. L'intégration des supercalculateurs et des systèmes quantiques est un défi majeur, mais les premiers résultats sont prometteurs. Selon Stanwyck, cette avancée montre qu'il est possible de régler les impulsions sur une plate-forme évolutive et modulaire. Cela ouvre ainsi la voie à des applications plus larges.
Quantum Machines et Nvidia prévoient d'approfondir leur collaboration en rendant ces outils disponibles aux chercheurs. D'ailleurs, avec la sortie des puces Blackwell de Nvidia, la plate-forme de calcul sera encore plus performante. Les perspectives offertes par ce partenariat pourraient accélérer la transition vers une informatique quantique fiable et accessible à grande échelle.
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