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A Quantum Machines e a Nvidia anunciaram parceria há cerca de um ano e meio com o objetivo de combinar a plataforma de computação DGX Quantum da Nvidia e o hardware de controle quântico avançado da Quantum Machines.
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Recentemente, os resultados dessa parceria começaram a surgir, aproximando a indústria do objetivo de um computador quântico com correção de erros.
Em apresentação feita no início deste ano, as duas empresas demonstraram que são capazes de usar um modelo de aprendizado por reforço executado na plataforma DGX da Nvidia para controlar os qubits em chip quântico Rigetti, mantendo o sistema calibrado.
Computador quântico da Nvidia e Quantum Machines
- Segundo o TechCrunch, essa colaboração se concentrou na calibração dos “impulsos π” (pi), que controlam a rotação de um qubit dentro de processador quântico;
- O CTO da Quantum Machines, Yonatan Cohen, explicou que a empresa tinha interesse em utilizar motores de computação clássicos para controlar os processadores quânticos, porém, esses motores eram limitados em termos de capacidade;
- Com a parceria com a Nvidia e a plataforma DGX, eles encontraram solução poderosa para esse problema. No entanto, o objetivo final ainda não foi alcançado, que é a correção de erros quânticos;
- Ramon Szmuk, gerente de produtos da Quantum Machines, enfatizou que, para este projeto, a equipe trabalhou com um circuito quântico muito básico, mas que ele pode ser generalizado para circuitos profundos. “Se você pode fazer isso com um gate e um qubit, você também pode fazer com cem qubits e mil gates”, explicou;
- Atualmente, o foco está na calibração dos qubits. Calibrar os qubits não é um problema simples. “Se olharmos para o desempenho dos computadores quânticos atuais, obtemos uma grande fidelidade”, disse Cohen;
- No entanto, essa calibração precisa ser feita antes de executar o algoritmo nos processadores quânticos.
Leia mais:
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O retorno sobre o investimento em calibração no contexto da correção de erros quânticos é exponencial. Se você calibrar 10% melhor, isso lhe dará um erro lógico [desempenho] exponencialmente melhor no qubit lógico que é composto de muitos qubits físicos. Então, há muita motivação aqui para calibrar muito bem e rápido.
Ramon Szmuk, gerente de produtos da Quantum Machines, em entrevista ao TechCrunch
A Equipe colaborativa de Quantum Machines e Nvidia está trabalhando para aperfeiçoar essa calibração, a fim de melhorar ainda mais o desempenho dos computadores quânticos.
Eu diria que o resultado individual é um pequeno passo, mas é um pequeno passo em direção à solução dos problemas mais importantes. A computação quântica útil vai exigir a integração estreita da supercomputação acelerada — e esse pode ser o desafio de engenharia mais difícil.
Então, ser capaz de fazer isso de verdade em um computador quântico e ajustar um pulso de forma que não seja apenas otimizada para um pequeno computador quântico, mas seja uma plataforma modular e escalável, achamos que estamos realmente no caminho para resolver alguns dos problemas mais importantes da computação quântica com isso.
Sam Stanwyck, gerente de produtos do grupo da Nvidia para computação quântica, em entrevista ao TechCrunch
Embora ainda não tenha sido alcançado o objetivo final de correção de erros quânticos, essa parceria tem mostrado resultados promissores no controle e calibração de qubits. Isso coloca a indústria um passo mais perto de um computador quântico totalmente funcional e ajuda a impulsionar o desenvolvimento de tecnologias quânticas.
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