NVIDIAは、ハイブリッド量子-古典システム向けのオープン量子AIモデル群「NVIDIA Ising」を公開しました。
量子コンピューターは環境ノイズに弱く、計算中に誤りが蓄積するため、実用化の前にキャリブレーションと誤り訂正の両方が必要だとしています。
これまでキャリブレーションや誤り訂正は手作業で時間がかかり、規模拡大が難しい課題でした。
IsingはAIでこれらを自動化し、ラボから実アプリケーションへの距離を縮めることを狙います。
モデル群は「Ising Calibration」と「Ising Decoding」の2部構成です。
Ising Calibrationは視覚言語モデルとして、量子プロセッサの測定値を解釈し、診断データに基づいてシステムを自律的に調整します。
連続キャリブレーションに必要な時間を、従来の数日から数時間に短縮できるとしています。
Ising Decodingは3D畳み込みニューラルネットワーク（3D CNN）を用い、量子誤り訂正のためのリアルタイム復号を行います。
速度重視版と精度重視版の2種類を用意し、pyMatchingに比べて最大2.5倍高速かつ3倍高精度だと述べています。
公開時点で、Atom ComputingやAcademia Sinica、IonQ、IQM Quantum Computersなど複数の企業・研究機関がIsing CalibrationまたはIsing Decodingを導入しています。
またNVIDIAのCUDA-Qソフトウェア基盤や、GPUとQPUを低遅延でつなぐNVQLink QPU-GPUインターコネクトとも組み合わせられるとしています。
なお、IsingはGitHubやHugging Face、build.nvidia.comで提供され、NVIDIA NIMマイクロサービスで微調整可能だとされています。
参照元：2026/04/19 「NVIDIA Releases Ising: the First Open Quantum AI Model Family for Hybrid Quantum-Classical Systems」 https://www.marktechpost.com/2026/04/19/nvidia-releases-ising/
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