ノースウェスタン大学とフェルミ国立加速器研究所、地下NEXUSデータを活用しNVIDIA Ising AIベンチマークを構築

ノースウェスタン大学とフェルミ国立加速器研究所（Fermilab）は、ノースウェスタン実験地下サイト（NEXUS）で生成された高次元データセットを公開し、NVIDIA Isingオープンモデルファミリーのトレーニングと検証に活用しています。フェルミ国立加速器研究所の地下107メートルに位置するNEXUS施設は、超伝導量子デバイスを宇宙線から隔離するために不可欠な低バックグラウンド環境を提供します。1ヶ月にわたる測定キャンペーンから得られたこのデータには、制御された地下環境下での複数の量子ビットにわたる相関電荷ジャンプの最初の観測が含まれています。この情報は現在、アメリカン・サイエンス・クラウド（AmSC）を通じて世界中でアクセス可能であり、AI駆動型の量子研究のための標準化されたデータセットを提供します。

NEXUSデータセットは、量子プロセッサのチューニングを自動化するために設計されたビジョン・言語モデル（VLM）であるNVIDIA Isingキャリブレーションの主要なテストケースとして機能します。従来の数値要約とは異なり、VLMは電荷ジャンプイベント中に変化する正弦波パターンなどの2次元実験プロットを分析して、ハードウェアのパフォーマンスを診断します。研究者たちは、実際のNEXUS実験データと合成例を組み合わせることで、技術的説明、結果分類、物理的解釈、適合品質評価、パラメータ抽出、安定性判断の6つの診断タスクでモデルを評価するベンチマークを確立しました。このベンチマークは、ビジョンモデルが量子実験結果をどのように解釈するかについてのコミュニティ標準を作成することを目的としています。