NVIDIA hat «Ising» vorgestellt – die erste Familie offener KI-Modelle für Quantencomputer-Kalibrierung und Fehlerkorrektion. 2,5× schneller als pyMatching, komplett quelloffen unter Apache-2.0.
NVIDIAs offene KI-Modelle senken die Hürde für fehlertolerante Quantensysteme – gut für Schweizer Forschung.
NVIDIA hat am 14. April «Ising» vorgestellt – die erste Familie offener KI-Modelle, die speziell für Quantencomputer-Kalibrierung und Fehlerkorrektion entwickelt wurde. Das Ziel: den Weg zu nützlichen Quantencomputern dramatisch beschleunigen.
Ising besteht aus zwei Kernkomponenten: ein Modell für Echtzeit-Fehlerkorrektion und ein 35-Milliarden-Parameter Vision-Language-Modell für automatisierte Qubit-Kalibrierung. Beide sind unter Apache-2.0 lizenziert und komplett quelloffen.
Die Leistungszahlen: 2,5-mal schneller und 3-mal genauer als pyMatching, der bisherige Open-Source-Industriestandard. Benannt ist die Modellfamilie nach dem Ising-Modell aus der Physik – einem mathematischen Rahmenwerk für das Verständnis interagierender Teilchen.
Anders als der Name vermuten lässt, ist Ising kein Angriff auf Quantencomputer – im Gegenteil. NVIDIAs Botschaft: Klassische KI und Quantencomputing ergänzen sich. Die Reaktion der Börse bestätigt das: IonQ stieg nach der Ankündigung um über 20 Prozent, auch Rigetti und Xanadu legten deutlich zu.
Die Schweiz hat mit dem IBM Quantum Network Zürich und der ETH-Quantenforschung eine solide Quanten-Position. NVIDIAs offene Werkzeuge senken die Einstiegshürde für Schweizer Forschungsgruppen und Startups, die an fehlertoleranten Quantensystemen arbeiten.
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