IonQ e ORNL Demonstram IA Generativa para Otimização Quântica

Resumo do Insider

• IonQ, ORNL, NVIDIA e a Universidade do Tennessee, Knoxville demonstraram um método de IA generativa que gera circuitos de otimização quântica diretamente, substituindo o ajuste iterativo de parâmetros.
• Em experimentos de benchmark, a abordagem generativa manteve o tempo de geração de circuitos em cerca de 28 segundos em todos os tamanhos de problemas testados, enquanto o método anterior aumentou de cerca de 34 segundos em quatro qubits para mais de 11 minutos em 12 qubits.
• O estudo utilizou a simulação de GPU NVIDIA H200 em vez de hardware quântico e descobriu que a qualidade da solução gerada pelo modelo aproximadamente dobrou conforme o tamanho do subproblema aumentou em um benchmark de 100 variáveis.

COMUNICADO DE IMPRENSA — IonQ (NYSE: IONQ), a plataforma quântica full-stack e fundição líder mundial, detalhou hoje uma pesquisa conjunta com o Oak Ridge National Laboratory (ORNL), NVIDIA e a Universidade do Tennessee, Knoxville (UT), mostrando que um modelo generativo treinado pode escrever circuitos de otimização quântica diretamente, eliminando o ciclo de ajuste de parâmetros por tentativa e erro que tornava a abordagem mais precisa cara demais para ser executada. O artigo está sendo apresentado esta semana na IEEE Quantum Week em Toronto.