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NVIDIA は GTC 25 で量子コンピューティングの大きな進歩を発表し、QuEra と共同で開発した新しい AI デコーダーを公開しました。トランスフォーマー テクノロジをベースにしたこの AI デコーダーは、既存の最先端のデコーダーよりも優れた性能を発揮し、将来の量子エラー訂正 (QEC) の課題に対応するスケーラブルなソリューションを提供します。このコラボレーションでは、NVIDIA CUDA-Q プラットフォームを利用してこれらの結果を達成し、QEC 技術を改善することで AI が量子コンピューティングを強化できる可能性を示しました。

量子エラー訂正は、量子ビットに固有のノイズ問題に対処するため、量子コンピューターの実用化に不可欠です。NVIDIA と QuEra による新しい AI デコーダーは、物理量子ビットのグループを測定してエラーを特定し、従来のアルゴリズムを使用してこれらのエラーをデコードして訂正します。このアプローチの成功は、正確であるだけでなく、より大規模な量子システムの要求を満たすために高速で拡張可能なデコーダーの開発にかかっています。

NVIDIA Accelerated Quantum Research Center (NVAQC) は、これらの高度な QEC 技術の開発と展開における主要なプレーヤーとして注目されています。同センターの AI スーパーコンピューターは、特にエラー訂正の分野で量子コンピューティング研究の限界を押し広げる上で重要な役割を果たしています。

さらに、NVIDIA と QuEra の取り組みは、フォールト トレラントな量子コンピューティングに不可欠なプロセスであるマジック ステート蒸留 (MSD) の領域にまで及びます。QuEra の最近の実験では、相関デコードと呼ばれる高度な方法を使用して、中性原子量子処理ユニット (QPU) での論理マジック ステートの蒸留が実証されました。NVIDIA の AI デコーダーによって強化されたこの方法は、複数の論理量子ビットにわたるエラー シンドロームの解釈を可能にし、結果として得られるマジック ステートの忠実度を向上させます。

NVIDIA デコーダーを拡張するための共同作業は、広範なトレーニング データの生成とモデル トレーニングおよび推論の並列化を促進する AI スーパーコンピューティングによってサポートされています。シミュレーションによって生成された合成データでトレーニングできる NVIDIA デコーダーの機能により、量子ハードウェアからの実験データへの依存が減り、プロセスがより効率的になります。

NVIDIA と QuEra の継続的なパートナーシップは、量子エラー訂正の推進と量子コンピューティングにおける AI のより広範な応用に対する同社の取り組みを実証するものです。このコラボレーションにより、NVIDIA デコーダーの改良と拡張が継続され、AI スーパーコンピューターのパワーを活用してコード距離の拡大という課題に対応し、実用的な量子コンピューティングを現実に近づけることができます。NVIDIA の量子コンピューティングの取り組みとツールの詳細については、CUDA-Q QEC および NVIDIA Quantum Computing に関する同社のリソースをご覧ください。