Infleqtion、NVIDIA Isingを統合しAIで量子誤り訂正を高速化

Infleqtionは、NVIDIA Ising Decoding AIモデルを、同社のSqaleニュートラルアトム量子コンピューティングプラットフォームに統合したことを発表しました。この連携は、量子誤り訂正（QEC）における古典コンピューティングのボトルネックを解消することを目的としています。QECでは、誤りの蓄積を防ぐために、シンドロームデータのデコード速度が量子ハードウェアのマイクロ秒単位の読み出し時間に追いつく必要があります。GPU上でNVIDIA Ising AIプリデコーダーを利用することで、Infleqtionは生のシンドロームストリームを疎化させ、フォールトトレラントな操作に必要な精度を維持しながら、下流のデコーダーの計算負荷を軽減することを目指しています。

この統合は、理想化された2準位量子ビットではなく、多準位の「クディット」として機能するニュートラルアトムシステムのユニークな物理的特性に特に対処するものです。これらのシステムは、原子が計算サブ空間外の状態に移動する「リーケージ」や原子の損失の影響を受けます。Infleqtionは、これらの非計算状態を考慮するために、NVIDIA Isingワークフローを同社のLeaky シミュレーションフレームワークに組み込みました。技術評価によると、リーケージ効果を含めても論理的なパフォーマンスは安定しており、ノイズモデルの現実性を犠牲にすることなく、より高速なデコードパスの恩恵を受けることができます。