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NVIDIA lance « Ising », son premier modèle d'IA quantique open source ; les grands fonds stimulent les investissements dans les valeurs liées aux technologies quantiques
Le 14 avril, NVIDIA a officiellement annoncé le lancement de la première série au monde de modèles d'IA quantique open source, baptisée Ising. Cette série est conçue pour relever les principaux défis techniques de l'informatique quantique, en aidant les chercheurs et les entreprises à développer des processeurs quantiques tolérants aux pannes, capables d'exécuter des applications concrètes. Porté par cette nouvelle très positive, le secteur des technologies quantiques a connu une forte reprise dans la matinée du 15 avril. Shenzhou Information a atteint la limite quotidienne, tandis que China Xidian, Guodun Quantum et Luobo Tech ont mené la hausse. Luobo Tech a enregistré un afflux net de fonds de près de 500 millions de yuans.
La série Ising se compose de deux modèles principaux : Ising Calibration et Ising Decoding. Ising Calibration, un modèle de vision-langage, automatise les tâches d'étalonnage du QPU (processeur quantique), remédiant ainsi à l'instabilité du matériel et à la dérive des paramètres. Ising Decoding utilise des réseaux neuronaux convolutifs 3D pour le décodage avec correction d'erreurs quantiques, atteignant des vitesses de calcul 2,5 fois supérieures à la norme actuelle du secteur, avec des gains de précision pouvant atteindre 300 %. Le PDG de NVIDIA, Jensen Huang, a souligné qu'Ising ferait de l'IA le « plan de contrôle » et le « système d'exploitation » des machines quantiques, transformant les qubits fragiles en « systèmes GPU quantiques » évolutifs et fiables.
Le modèle a été mis en open source sur GitHub et Hugging Face, et a déjà été adopté par des instituts de recherche tels que l’université de Harvard et le Berkeley Lab. Alors que le marché de l’informatique quantique devrait dépasser les 11 milliards de dollars d’ici 2030, l’initiative de NVIDIA renforce non seulement son leadership en matière d’écosystème dans le domaine du calcul haute performance, mais marque également la transition de l’informatique quantique des environnements de laboratoire vers une automatisation complète pilotée par l’IA, accélérant ainsi la commercialisation des ordinateurs quantiques à usage général.
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