NVIDIA präsentiert Ising, Open-Source-KI-Modelle für Quantenprozessor-Kalibrierung und Fehlerkorrektur. Reduziert Hardware-Tuning von Tagen auf Stunden; Dekodierung ist 2,5x schneller und 3x genauer als Branchenstandards.
#Quantensteuerung #Quantenfehlerkorrektur #Nachrichten
Forscher der Chalmers- und Göteborger Universität entwickelten einen FPGA-beschleunigten Graph-Neuronales-Netz-Decoder, der eine Latenz von <1μs bei einer Fehlerrate von 1,47×10⁻⁵ erreicht — 13% besser als MWPM — für Oberflächencodes bis zur Distanz 7.
#Quantenfehlerkorrektur #FPGA #Neuigkeiten
Der Open Acceleration Stack von Quantum Machines ermöglicht die CPU/GPU/FPGA-Integration mit QPUs mit Mikrosekunden-Latenz über OPNIC und NVIDIA NVQLink und unterstützt Echtzeit-QEC sowie KI-native Qubit-Kalibrierung im großen Maßstab.
#HybridesQuantencomputing #QuantenfehlerKorrektur #Neuigkeiten
Riverlanes Local Clustering Decoder erzielt eine 75%ige Qubit-Reduktion (Codedistanz 33→17) für MegaQuOp-Ziele. Der Fahrplan skaliert von MegaQuOp→GigaQuOp→TeraQuOp bis 2033 mittels Deltaflow-QEC und dem Open-Source-SDK Deltakit.
#QuantenFehlerkorrektur #FehlertolerантеQuantencomputer #Neuigkeiten
Das kontrollierte Bewegen von #Atomen, wie es die #Physiker für das extrem kleine Katzenvideo gemacht haben, ist nicht nur witzig, sondern auch von großer #Relevanz. Das hilft nämlich bei der sogenannten #Quantenfehlerkorrektur, einem Schlüssel für die stabile Funktion von Quantencomputern.
