NVIDIAは、量子プロセッサの校正と誤り訂正という主要な工学的ボトルネックに対処するために設計された、世界初のオープンソースAIモデルファミリーであるNVIDIA Isingのリリースを発表した。基礎的なイジング数学モデルにちなんで命名されたこれらのツールは、高性能AIコントロールプレーンとして機能し、ノイズの多い量子ビットを信頼性の高い大規模量子GPUスーパーコンピュータに変換することを目的としている。オープンソースでのリリースにより、研究者はこれらのモデルをローカルで実行でき、ハードウェアインフラストラクチャを最適化しながらデータプライバシーを確保できる。
Isingファミリーは2つの主要なモデルで構成されている:
- Ising Calibration: 量子プロセッサからの測定値を解釈して連続的なキャリブレーションを自動化するビジョン言語モデル（VLM）。これによりハードウェアのチューニング時間が数日から数時間に短縮され、運用効率が大幅に向上します。
- Ising Decoding: リアルタイムのエラー訂正デコーディングを実行する3D畳み込みニューラルネットワーク（CNN）。pyMatchingのような既存のオープンソース標準と比較して最大2.5倍高速で3倍正確な性能を達成します。
これらのモデルの採用は、量子企業や研究機関の多様なエコシステムに広がっている。Ising Calibrationは現在、Atom Computing、IonQ、Infleqtion、ローレンス・バークレー国立研究所の先進量子テストベッドなどの組織で利用されている。一方、Ising Decodingは、シカゴ大学、サンディア国立研究所、SEEQC、IQM Quantum Computersによって導入されている。この広範な統合は、量子プロセッサのスケーリングの複雑さを管理するためのAI駆動制御システムへの業界全体のシフトを浮き彫りにしている。
NVIDIAは、量子ワークフローの「クックブック」、トレーニングデータ、NVIDIA NIMマイクロサービスを提供することで、これらのモデルの展開をサポートしており、最小限のセットアップでアーキテクチャ固有のファインチューニングを可能にしている。これらのモデルは、NVIDIA CUDA-QソフトウェアプラットフォームおよびNVIDIA NVQLinkインターコネクトと統合するように設計されており、リアルタイムの量子-古典制御のための統一されたスタックを提供している。今回のリリースは、AIを量子マシンの「オペレーティングシステム」として位置づけており、2030年までに110億ドルに達すると予測される市場にとって必要な進化である。
NVIDIA Ising発表の包括的な報道の一環として、量子スタック全体にわたる具体的な実装を詳細に取り上げている:
- Hardware & Middleware: IQMは企業データセンターをサポートするためにエージェント型キャリブレーションを実装しており、Infleqtionは中性原子系におけるリーケージ認識型誤り訂正にモデルを活用しています。
- Autonomy & Software: Q-CTRLは物理情報に基づく自律性のためにBoulder OpalソフトウェアにIsingを統合しており、EdenCodeは一般的なTannerグラフにおける有用性を実証しています。
- Academic Research: NorthwesternとFermilabは地下NEXUSデータを使用してAIベンチマークを構築しており、UC San Diegoは表面符号とbivariate bicycle符号の両方についてプレデコーディングを評価しています。
技術的な発表の全文については、NVIDIAニュースルームおよび開発者ポータルを参照のこと。
2026年4月14日
