Q-CTRLは、NVIDIA Isingオープンモデルファミリーを同社のBoulder Opal Scale Upソフトウェアに統合したと発表した。この取り組みは、手動キャリブレーションを自律的な物理法則に基づくAIエージェントに置き換えることを目的としている。量子プロセッサが数千キュービットへと拡張するにつれ、ノイズ源の特性評価やゲートチューニングの複雑性は非線形的に増大し、運用上のボトルネックとなっている。Q-CTRLのアプローチは、汎用的な「ブラックボックス」モデルを避け、物理学と制御理論の基本法則をAI推論の決定論的なガードレールとして組み込んだハイブリッド戦略を採用している。
この統合では、ビジョン言語モデル(VLM)であるNVIDIA Ising Calibrationを活用し、量子ハードウェアからの複雑な2次元測定データを解釈する。このAI駆動のデータ解釈はQ-CTRLの意思決定フレームワークに入力され、ソフトウェアは人間の介入なしにリアルタイムの異常検知とハードウェアチューニングを実行できる。これをNVIDIA NVQLink(量子コントローラとGPUクラスタ間の高速インターコネクト)と組み合わせることで、Q-CTRLは古典通信レイテンシを50分の1に削減することを実証した。これは量子ハードウェアの安定性に必要な緊密なフィードバックループを維持する上で重要な要素である。
最近の21キュービットQuantWareプロセッサへの導入では、Q-CTRLは事前情報がゼロの状態から装置をチューニングする自律的な「コールドスタート」起動ルーチンを使用した。このソフトウェアは、人間の専門家による以前の手動作業と比較してゲート忠実度の中央値を2倍向上させ、以前は動作不能とみなされていたハードウェアコンポーネントの機能を復旧させることに成功した。この「インテリジェント自律性」モデルは、IT一般技術者が量子対応データセンターを運用できるようにすることを目的としており、日常的なシステムメンテナンスにおける業界の博士レベル専門エンジニアリングチームへの依存を軽減する。
物理法則に基づくAIとNVIDIA Ising統合に関する技術ブログについては、Q-CTRLニュースルームを参照されたい。NVIDIA Isingオープンモデルファミリーと量子-GPUスーパーコンピューティングにおけるその役割の詳細については、NVIDIAニュースルームで確認できる。
2026年4月15日
