NVIDIA、量子誤り訂正の誤り率を347倍低減するオープンソース「Ising」デコーダーアーキテクチャを発表

NVIDIAの量子コンピューティング部門は、耐故障性量子誤り訂正（QEC）のためのニューラルネットワーク駆動制御層を展開するように設計されたオープンソースモデルファミリーであるIsingを発表しました。技術開示（「NVIDIA Isingデコーディング、カラーコード論理誤り率を300倍以上削減」）で詳述されているこの発表には、三角カラーコード用のローカライズされた事前デコーダーとして機能するように設計された17層3D畳み込みニューラルネットワーク（CNN）であるIsing Decoder ColorCode 1 Fastが含まれています。

0.3%の回路レベル物理誤り率にさらされた高距離（d=31）カラーコードメモリ配列をモデル化したベンチマーク評価では、AI駆動の事前デコーダーは、従来の最先端カラーコードデコーダーであるChromobiusと比較して、論理誤り率（LER）を347.7倍低減し、処理実行時間を7.3倍高速化しました。