Quantencomputer könnten die Welt der Wissenschaft und Medizin revolutionieren. Warum nutzen wir sie also noch immer nicht? Sie sind nicht zuverlässig genug. Zumindest bisher. NVIDIA hat nämlich kürzlich neue KI-Modelle vorgestellt, die das ändern sollen.
Warum funktionieren Quantencomputer noch nicht mit voller Leistung?
Zunächst etwas Kontext. Ein klassischer Computer arbeitet mit Bits, wobei jedes Bit entweder 0 oder 1 ist. Ein Quantencomputer arbeitet mit sogenannten Qubits, die gleichzeitig 0 und 1 sein können. Genau das verleiht Quantencomputern eine enorme Rechenleistung. Sie können Probleme lösen, für die ein gewöhnlicher Computer ohne Weiteres Tausende von Jahren benötigen würde.
Hier gibt es jedoch einen entscheidenden Haken. Qubits sind extrem empfindlich, und bereits kleine Veränderungen der Temperatur oder der elektromagnetischen Strahlung können die Berechnung beeinträchtigen. Quantencomputer benötigen daher eine kontinuierliche Kalibrierung und schnelle Fehlerkorrektur in Echtzeit. Und das war bis vor Kurzem noch ein unüberwindbares Hindernis.
NVIDIA Ising: Ein Ökosystem für Quantencomputer
NVIDIA Ising ist eine Open-Source-Familie von KI-Modellen, die die Leistung im Bereich des Quantencomputings verbessert. Es handelt sich um die ersten KI-Modelle ihrer Art, und NVIDIA stellt sie allen zur Verfügung – von Forschungsinstituten über Labore bis hin zu Herstellern von Quantenhardware.
Der Name verweist auf das mathematische Ising-Modell, das in der Quantenforschung häufig verwendet wird. Dahinter verbergen sich gleich zwei KI-Modelle, die konkrete Ergebnisse liefern.
Ising Calibration und Ising Decoding
Ising Calibration konzentriert sich auf einen der empfindlichsten Bereiche der Quantenforschung: die Kalibrierung. Quantenprozessoren müssen für einen reibungslosen Betrieb kontinuierlich justiert werden. Jede Unvollkommenheit oder Abweichung der Hardware stellt dabei ein unüberwindbares Problem dar.
Die bisherigen Ansätze sind nicht schnell und autonom genug. Mit Ising Calibration ändert sich das jedoch. Dieses Modell kann den Zustand der Quantenhardware automatisch bewerten und sich mit einem Agenten verbinden, der die Kalibrierung automatisch und ohne menschliches Eingreifen durchführt. Im Vergleich zu anderen Ansätzen schneidet es daher am besten ab.
Ising Decoding befasst sich wiederum mit der Fehlerkorrektur. Damit Quantenprozessoren überhaupt funktionieren können, müssen Qubit-Fehler kontinuierlich korrigiert werden. Dafür müssen tausendmal pro Sekunde Terabytes an Daten verarbeitet werden, was eine enorme Belastung darstellt. Ising Decoding ermöglicht dabei eine 2,5-fache Beschleunigung und eine 3-fache Verbesserung der Genauigkeit im Vergleich zur bisher besten Lösung.
Von der Arzneimittelentwicklung bis zu Lieferketten
Kalibrierung und Fehlerkorrektur waren bislang die größten Entwicklungsbremsen. Die Modelle von NVIDIA haben jedoch großes Potenzial, dies zu ändern, sodass Quantencomputer endlich in der Praxis eingesetzt werden könnten.
Die Modelle sind zudem unter einer offenen Lizenz frei verfügbar, einschließlich der Daten und Werkzeuge für ihre Anpassung an individuelle Anforderungen. Dadurch sind sie der wissenschaftlichen Öffentlichkeit zugänglich und ermöglichen die Entwicklung neuer Medikamente, das Knacken von Verschlüsselungssystemen oder die Optimierung umfangreicher Liefernetzwerke.
KI als fehlendes Puzzleteil
NVIDIA Ising ist nicht nur eine technische Neuerung. Es kann die Entwicklung einer entscheidenden Technologie beschleunigen, die bislang auf halbem Weg stecken geblieben ist. Und obwohl es für die Rede von einer Quantenrevolution noch zu früh ist, rückt sie mit KI-Helfern wie Ising schneller näher, als wir erwartet haben.
Quelle: NVIDIA Ising, NVIDIA Newsroom, Microsoft Azure, IBM
