וויוביקס מדווחת על תוצאות מפענח לתיקון שגיאות עם אנבידיה CUDA-Q QEC

וויוביקס מדווחת על תוצאות מפענח לתיקון שגיאות עם אנבידיה CUDA-Q QEC

דה פליי (TheFly)24 ביולי 2026

וויוביקס (QXL) הודיעה על התקדמות במפת הדרכים הטכנולוגית שלה עבור תוכנית תיקון השגיאות הקוונטיות שלה, המבוססת על בינה מלאכותית. העבודה מתמקדת בבחינת תוצאות אבני הדרך של QXL, ונשענת על המחשוב המואץ של אנבידיה (אנבידיה), על ספריות התוכנה אנבידיה CUDA-Q QEC, וכן על ההתקדמות של QXL מאימות מבוסס סימולציה לעבר נתוני סינדרום שמקורם בחומרה ופענוח עתידי בזמן אמת. תחילה, החברה הריצה את תהליך העבודה העמוק שלה לתיקון שגיאות קוונטיות על גבי GPU של אנבידיה בסביבת AWS (אמזון), והשוותה את ביצועי מפענח ה-QECCT המבוסס על טרנספורמר שלה מול המפענח הקלאסי minimum-weight perfect matching בתצורות רעש מבוקרות של toric-code. ה-QECCT הציג ביצועים טובים יותר מ-MWPM בכמה תרחישי סימולציה נבחרים. QXL בדקה גם תצורות סינתטיות של surface-code, שנבנו לפי הגיאומטריה הציבורית של surface-code ומבנה הניסוי של גוגל (גוגל), על פני כמה מרחקי קוד. בכל התרחישים האלה, מפענח ה-QECCT הראה שיעורי שגיאה לוגיים ושיעורי שגיאת ביט יציבים תחת תנאי שגיאה פיזיים משתנים. התוצאות האלה נועדו להיות צעד ראשון באימות הגישה בסביבות סימולציה מבוקרות. העבודה בהמשך צפויה להתמקד בהרחבת הבדיקות האלה למאגרי נתונים ניסיוניים הזמינים לציבור, ובהמשך שיפור צינורות הנתונים ותהליכי העבודה של המפענח, כך שיתאימו למסגרות CUDA-Q QEC. מפת הדרכים הרחבה יותר כוללת גם את העבודה המתוכננת של QXL עם IQCC, חברה של Quantum Machines, כדי לייצר נתוני סינדרום שמקורם בחומרה על גבי חומרת עיבוד קוונטי מוליכת-על. QXL גם בוחנת היכן תהליכי עבודה של pre-decoder מבוססי בינה מלאכותית המשתמשים ב-אנבידיה Ising, ואופטימיזציה עם השהיה נמוכה, יכולים להוסיף את הערך הרב ביותר לאורך השלבים האלה במפת הדרכים של QXL.