El quandela de Deeptech francés revela Merlín, una capa de IA cuántica (girando bajo CUDA-Q y usando qubits simulados por GPU) que ingresa directamente en Pytorch y Scikit-Learn. Objetivo: permitir a los investigadores explorar, a partir de hoy, algoritmos híbridos capaces de disparar mañana en procesadores fotónicos de 24 qubits y más.
Fundado en 2017, Cuando se ha establecido como el campeón europeo de Quantum Photonics. A diferencia de las tecnologías más extendidas que se basan en átomos superconductores o neutros, Quandela se basa en los fotones como portadores de información cuántica. Esta estrategia se basa en el uso de transmisores cuánticos semiconductores, también llamados átomos artificiales, capaces de generar fotones únicos con notable eficiencia. Estos fotones se manipulan en circuitos ópticos integrados, lo que permite la realización de operaciones cuánticas complejas. Una de las grandes ventajas de esta tecnología es que funciona a temperatura ambiente, lo que potencialmente hace que sea más fácil industrializar que otros enfoques que requieren entornos criogénicos. Al comienzo de los años, Quandela ha dado un paso importante al demostrar un circuito óptico capaz de manejar hasta 20 fotones simultáneamente, un paso decisivo hacia la útil computadora cuántica.
Además del desarrollo de sus propias máquinas cuánticas, accesibles a través de la nube, el joven Shoot ofrece un conjunto de software completo para programar y simular algoritmos cuánticos. Y es precisamente del lado del software cuántico que se encuentra su última innovación. Quandela anuncia, con Merlín, lo que ella describe como «ser» El primer pensamiento de la capa cuántica por y para Les científicos de datos ». En un enfoque híbrido puro, la plataforma permite prototear en las redes de unas pocas horas que combinan tensores convencionales y circuitos fotónicos simulados en GPU sin reescribir las tuberías existentes. En otras palabras, su algoritmo combina «tensores convencionales» (ejecutados por las GPU tal como debería) y los circuitos fotónicos cuánticos (que, a la espera de la disponibilidad de máquinas realmente funcionales, también son emuladas por GPU).
Por lo tanto, la plataforma Merlín utiliza el poder de cálculo de las GPU para simular fielmente el funcionamiento de estos circuitos cuánticos, hasta 24 qubits. Para esto, se basa y utiliza en gran medida la tecnología NVIDIA CUDA-Q. Esta librería Python o C ++ le permite programar, simular y ejecutar algoritmos cuánticos híbrido Combinando tanto el cálculo clásico (CPU/GPU) como el cálculo cuántico (QPU), todo en el mismo programa. Podemos diseñar, probar e implementar algoritmos cuánticos hoy confiando en GPU (que emulan cualquier tipo de qubits). CUDA-Q se encarga de orquestar la ejecución, optimización de la simulación en GPU e incluso gestionar las interacciones con QPU reales (Quantinium, IonQ, Pasqal, Google, AWS Braket, etc.). Por lo tanto, Merlín permite entrenar y ejecutar modelos AI en soporte en CUDA-Q para ensamblar y pilotar los circuitos fotónicos cuánticos.
Gracias a su enfoque híbrido, la plataforma ML/AI de Quandela está integrada directamente en herramientas familiares del ecosistema IA como Pytorch o Scikit-Learn, que permite una adopción más fácil y rápida de algoritmos cuánticos en modelos, scripts y tuberías existentes sin tener que reescribir todo.
El objetivo de dicha plataforma es permitir que los centros de I + D y los científicos de datos comerciales prueben y monopolizen el potencial de las computadoras cuánticas de TI hoy y sin demora en la disponibilidad de máquinas cuánticas reales para poder ir rápidamente a la experimentación e implementación cuando estos últimos han alcanzado el nivel de rendimiento y la confiabilidad esperada.
Pero el enfoque también demuestra que las empresas pueden tomar fácilmente la ventaja cuántica gracias a las plataformas de software híbridas integradas en las herramientas existentes y sin habilidades reales en algoritmo cuántico.
Quandela, por lo tanto, espera poder ejecutar rápidamente las primeras aplicaciones cuánticas de IA y demostrar la ventaja cuántica tan pronto como sus nuevas máquinas cuánticas de más de 24 qubits estén operativas en 2026.
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