Nvidia открыла ИИ-декодер для квантовых ошибок

14.07.2026 NVIDIA квантовые компьютеры кванты Новости

Компания Nvidia выложила в открытый доступ код и инструменты для обучения модели Ising Decoder ColorCode 1 Fast. Этот ИИ-модуль занимается предварительной обработкой сигналов об ошибках, после чего передаёт данные декодеру Chromobius. В ходе симуляции такой тандем показал снижение частоты логических ошибок в 347,7 раза и ускорение обработки в 7,3 раза по сравнению с работой одного Chromobius. Эксперимент проводился на модели квантовой памяти с кодовым расстоянием 31 и физической частотой ошибок 0,3%. Тестирование выполнялось на синтетических данных, а не на реальном квантовом процессоре. Архитектура Ising Decoder ColorCode 1 Fast представляет собой 17-слойную трёхмерную свёрточную нейросеть с примерно 2,9 миллиона параметров. Её поле охвата равно 13, а для обучения применялись входные массивы размером 13 × 13 × 19. Данная модель не является самостоятельным декодером, а служит подготовительным этапом: она анализирует локальные сигналы, сокращает их количество и передаёт оставшуюся разреженную карту классическому декодеру Chromobius.

Цветовые коды приблизились к работе в реальном времени

Квантовая коррекция ошибок позволяет объединять нестабильные физические кубиты в более надёжные логические. Декодер обрабатывает результаты контрольных измерений и определяет, какие сбои нужно исправить. Для хранения квантовой информации чаще всего используются поверхностные коды — у них относительно высокий порог ошибок и их проще декодировать. Цветовые коды дают возможность эффективнее выполнять некоторые логические операции, однако их сигналы об ошибках обрабатывать сложнее. По заявлению Nvidia, отсутствие быстрых и точных декодеров долгое время мешало применять такие коды в реальном времени. Ising Decoder ColorCode 1 Fast призван снизить нагрузку на основной алгоритм. Авторы исследования отмечают, что преимущество связки с Chromobius возрастает по мере увеличения кодового расстояния. При этом сравнение скорости проводилось на разном оборудовании: нейросеть запускали на Nvidia DGX GB300, а Chromobius — на процессоре Grace Neoverse-V2. Таким образом, ускорение в 7,3 раза объясняется не только разницей в алгоритмах, но и использованием графического процессора вместо центрального. Nvidia разместила фреймворк и рецепты обучения в открытом репозитории под лицензией Apache 2.0. Семейство открытых моделей Ising компания представила в апреле — оно включает инструменты для калибровки квантовых процессоров и коррекции ошибок. Напомним, в июне IBM представила обновлённую дорожную карту, согласно которой компания создаст первый в мире крупномасштабный отказоустойчивый квантовый компьютер к 2029 году

Обменять