英伟达发布了一款针对量子误差校正与校准场景的Ising人工智能模型

科技与计算领域的巨头英伟达公司今日宣布推出Ising，这是全球首个专为量子计算校准和误差校正设计的开放式人工智能模型家族。

英伟达表示，这些AI模型将帮助研究人员和企业构建更先进的量子计算机，从而在大规模上运行实用的应用程序。

要构建并运行能实际应用的程序，量子计算机得处理数百万个量子比特——这是量子信息的基础计算单元。核心难题在于量子比特十分脆弱，不仅容易产生错误，在大规模应用时还很容易受噪声影响。随着量子计算机的不断发展，它们必须实时开展误差校正与校准工作，以此应对各种环境因素，确保自身具备实用价值。

“AI对于量子计算实用化的实现至关重要，”创始人兼首席执行官黄仁勋如此说道。“借助Ising，AI充当起控制平面——也就是量子机器的操作系统——它能把脆弱的量子比特转化为具备可扩展性与可靠性的量子-GPU系统。”

Ising的命名源自具有里程碑意义的数学模型，该模型借助描述相互作用的粒子或自旋之间的影响方式，助力简化对复杂物理系统的理解。英伟达推出了两个模型：其一用于实时误差校正，其二用于校准。

误差校正的必要性不言而喻：它能把嘈杂的系统转化为连贯的输出，而这正是Ising解码的功能所在。解码方面有两种3D卷积神经网络模型变体，一种侧重于速度优化，另一种则着重于准确性优化，可实现量子误差校正的实时解码。据英伟达介绍，这些模型的速度比当前开源行业标准pyMatching快2.5倍，准确性则提升了3倍。

Ising校准让物理学家可以借助调节、测量与优化物理控制信号（例如微波或者激光）来对系统进行准备。这类校准对于保障高保真输出而言是不可或缺的，因为它能校正噪声、硬件不稳定性以及参数漂移。它属于一种视觉语言模型，能够迅速解读并回应来自量子处理器的测量数据，从而驱动实现自动化连续校准的AI代理。

通往更好量子计算机的道路

在一次简报会上，英伟达量子产品总监Sam Stanwyck表示，公司首先选择解码和校准是因为它们解决了扩展量子系统的最直接障碍。

他把这两者定义为“AI形态的工作负载”，指出相关模型当下就能发挥作用，同时提到英伟达的长远规划更为宏大。未来，公司认为AI还将助力量子电路的构建与优化，而解码和校准则是迈向量子-GPU融合的可扩展超级计算机这一更广阔路径的首个重要节点。

企业与研究机构已着手运用Ising解码和Ising校准技术。其中，Ising解码正被康奈尔大学、桑迪亚国家实验室、加州大学圣地亚哥分校以及加州大学圣塔芭芭拉分校等机构部署应用；Ising校准则已在Atom Computing、中央研究院、EeroQ、IonQ、IQM Quantum Computers、Q-CTRL等机构中得到实际使用。

此外，英伟达推出了一份指南手册，涵盖量子计算工作流程与训练数据，同时还发布了一款Nvidia NIM微服务。这一举措能让开发人员对模型进行定制、训练、微调和构建，使其适配不同的硬件环境，并且可以在研究人员的系统上本地运行，从而保障敏感数据的安全。