IQM fait progresser l'étalonnage agentique basé sur l'IA et ouvre aux entreprises l'accès à l'informatique quantique avec NVIDIA Ising

• IQM démontre comment l'étalonnage agentique élimine les goulets d'étranglement manuels, rendant les ordinateurs quantiques prêts pour les usines d'IA et les environnements de calcul haute performance.
• La solution est ouverte et transparente, fondée sur la famille ouverte NVIDIA Ising de modèles d’IA pour l’informatique quantique, permettant une disponibilité élevée et des performances cohérentes sans nécessiter d’expertise quantique sur site.

ESPOO, Finlande--(BUSINESS WIRE)--À l'occasion de la Journée mondiale de la physique quantique, IQM Quantum Computers a annoncé aujourd'hui l'étalonnage agentique basé sur l'IA, une approche automatisée du réglage des systèmes quantiques avec NVIDIA Ising.

Ce développement marque une étape vers la viabilité opérationnelle de l’informatique quantique pour les entreprises, les usines d’IA et les centres de données de calcul à haute performance, en réduisant la dépendance à l’égard de l’expertise dédiée en ingénierie quantique et en mettant l’infrastructure quantique à la portée des organisations qui doivent la posséder et l’exploiter à grande échelle.

L'avancée architecturale de base est le parallélisme. Les agents visuels d’IQM inspectent simultanément les résultats d’étalonnage sur tous les qubits à chaque étape, et non de manière séquentielle. À mesure que les processeurs quantiques évoluent, le nombre de canaux d'interaction entre les qubits augmente de manière non linéaire. L'étalonnage séquentiel ne peut pas suivre le rythme. L'inspection agentique parallèle le peut.

« Nous voulons que les entreprises utilisent des ordinateurs quantiques, et pas seulement qu’elles les étudient. L'étalonnage a toujours été le goulot d'étranglement latent. Si nous pouvons retirer cela de l'équation, les entreprises pourront se concentrer sur ce pour quoi elles ont vraiment acheté la machine », déclare Juha Vartiainen, directrice des affaires mondiales et cofondatrice d’IQM Quantum Computers.

La barrière opérationnelle est décuplée par une barrière structurelle. Les talents en ingénierie quantique sont rares à l'échelle mondiale et la demande dépasse l'offre. Exiger des spécialistes quantiques sur site pour superviser l'étalonnage n'est pas un modèle durable pour une adoption élargie des entreprises. Le calibrage agentique aborde directement cette question, en déplaçant la charge opérationnelle de l’expertise humaine vers l’automatisation intelligente et en rendant la propriété quantique viable pour les organisations qui ne peuvent pas recruter dans un réservoir de talents qui existe à peine.

Alors que les gouvernements et les entreprises sont dans la course à la construction d'usines d’IA, des installations intégrées combinant le HPC classique, l’informatique accélérée et, de plus en plus, le traitement quantique, la simplicité opérationnelle n’est pas facultative. Un système quantique qui nécessite des spécialistes sur site pour rester étalonné n'est pas prêt pour l'usine. L'étalonnage agentique d'IQM est conçu pour changer la donne.

L'implémentation d'IQM s'appuie sur les modèles NVIDIA Ising, paramétrés pour les tâches quantiques, un ingrédient clé de la précision et de la fiabilité du système. L'étalonnage agentique intègre les agents IA directement dans l'infrastructure d'étalonnage existante d'IQM, renforçant le système sous-jacent, au lieu de le remplacer. Il en résulte des ordinateurs quantiques qui s’auto-optimisent, maintiennent une efficacité algorithmique plus élevée et fonctionnent de manière cohérente avec une fidélité élevée, ce qui permet d’obtenir plus rapidement des résultats de calcul précis.

« La prochaine génération de supercalculateurs sera constituée de systèmes GPU quantiques, et c’est l’IA qui les rend utilisables », déclare Sam Stanwyck, directeur des produits quantiques chez NVIDIA. « NVIDIA Ising offre aux développeurs une base ouverte pour relever les défis les plus complexes de l’informatique quantique, et l’étalonnage agentique d’IQM est une démonstration pionnière de ce à quoi ressemble cet avenir. »

La collaboration s'appuie sur l'intégration existante entre IQM et la plateforme quantique NVIDIA, y compris l'interconnexion matérielle GPU-QPU NVIDIA NVQLink et la plateforme logicielle hybride quantique-classique NVIDIA CUDA-Q.

Pour IQM, une telle avancée est un élément de preuve dans sa thèse quantique de production. Au cœur de cette thèse se trouve un engagement en faveur du développement d'un écosystème ouvert. IQM a investi sans relâche dans des normes ouvertes, des intégrations de partenaires et des infrastructures partagées : la conviction étant qu’une large adoption quantique nécessite un écosystème qu’aucune entreprise ne peut construire seule.

L'architecture ouverte d'IQM, qui s'appuie sur les modèles ouverts NVIDIA Ising pour l'étalonnage agentique parallèle, est conçue comme une base sur laquelle les entreprises peuvent s'appuyer avant l'ère de la tolérance aux pannes. L'ère quantique ne commencera pas lorsque la technologie fonctionnera dans un laboratoire. Elle commencera lorsque les organisations pourront la posséder, l’exploiter et s’appuyer sur elle, sans qu’une équipe de physiciens quantiques ne doive gérer l’infrastructure.

À propos d'IQM Quantum Computers

IQM Quantum Computers est un chef de file mondial des ordinateurs quantiques supraconducteurs, fournissant des systèmes quantiques complets et un accès à une plateforme cloud aux instituts de recherche, aux universités, aux centres de calcul haute performance et aux laboratoires nationaux dans le monde entier. Le modèle de déploiement sur site d'IQM donne aux clients la propriété et le contrôle directs de leur infrastructure quantique. Créée en 2018 et basée en Finlande, la société compte plus de 350 employés. IQM opère en Europe, en Asie et en Amérique du Nord et a annoncé son intention de devenir la première société quantique européenne cotée en bourse sur une grande bourse américaine avec une double cotation à la bourse d'Helsinki également à l'étude.

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