NVIDIAのIsing AIモデルが量子コンピューティングの最大のボトルネックに挑む

Rebeca Moen 2026/4/14 14:45

NVIDIAが量子キャリブレーションとエラー訂正のためのオープンソースIsing AIモデルをリリース。デコード速度が2.5倍速く、主要研究機関での採用を主張。

NVIDIAのIsing AIモデルが量子コンピューティングの最大のボトルネックに挑む

NVIDIAは火曜日、量子コンピューティング専用に構築された初のオープンソースAIモデルを発表し、量子マシンの実用化を妨げてきた2つの問題、キャリブレーションとエラー訂正に取り組んでいる。

Isingモデルファミリーは、複雑なシステムの理解を簡素化した物理モデルにちなんで名付けられ、現在利用可能なものより高速に量子プロセッサのキャリブレーションを実行し、現在のオープンソース標準であるpyMatchingよりも2.5倍速く、3倍正確なエラー訂正デコードを提供すると主張している。

「AIは量子コンピューティングを実用的にするために不可欠です」とCEOのジェンスン・フアンは発表で述べた。「Isingにより、AIは制御プレーン、つまり量子マシンのオペレーティングシステムになります。」

Isingが実際に行うこと

このリリースには2つの異なるツールが含まれている。Ising Calibrationは、ビジョン言語モデルを使用して量子プロセッサの測定値を解釈し、継続的なキャリブレーションを自動化する。NVIDIAは、これによりキャリブレーション時間が数日から数時間に短縮されると主張している。Ising Decodingは、リアルタイムエラー訂正のための3D畳み込みニューラルネットワークの2つのバリアントを提供し、使用ケースに応じて速度または精度のいずれかに最適化されている。

両方ともローカルで実行されるため、独自データを保護する研究機関にとって重要である。

既に導入が進行中

導入リストは量子研究の著名機関の名簿のようだ。フェルミ国立加速器研究所、ハーバード大学工学部、ローレンス・バークレー国立研究所、IQM Quantum Computers、Infleqtion、英国国立物理学研究所がキャリブレーションツールを使用している。デコードについては、コーネル大学、サンディア国立研究所、カリフォルニア大学サンタバーバラ校、シカゴ大学が初期導入機関の一部である。

アナリスト企業のResonanceは、量子コンピューティング市場が2030年までに110億ドルを超えると予測しているが、その軌道はIsingが対処するキャリブレーションとエラー訂正の課題を解決することに大きく依存している。

より広範なNVIDIA戦略への組み込み

IsingはNVIDIAの既存の量子スタックと統合される。ハイブリッド量子古典コンピューティングのためのCUDA-Qプラットフォームと、リアルタイム制御のためのNVQLinkハードウェアインターコネクトである。このモデルは、AIエージェント用のNemotron、物理AI用のCosmos、生物医学研究用のBioNeMoと並んで、NVIDIAの成長するオープンポートフォリオに加わる。

すべてはGitHub、Hugging Face、NVIDIAのビルドポータルを通じて利用可能で、特定のハードウェアアーキテクチャへの微調整のためのNIMマイクロサービスとトレーニングデータが含まれている。

量子開発を注視している暗号資産市場、特に現在の復号化に対する将来的な脅威への懸念にとって、NVIDIAが実用的な量子コンピューティングのインフラストラクチャレイヤーとして自らを位置付けることは、長期的なセキュリティロードマップにもう1つの変数を追加する。

画像ソース: Shutterstock