科技與計算巨頭英偉達近日發佈名為 Ising 的開源人工智能模型家族，號稱全球首個專門針對量子計算校準與誤差校正的 AI 模型套件。英偉達表示，這一模型家族將協助科研機構與企業構建更強大的量子計算機，使其能在更大規模上運作真正實用的實際應用。 要讓量子計算機運作複雜應用，系統需處理規模達數百萬量子比特的量子信息單元，但量子比特本質極其脆弱，易受噪聲干擾且誤差頻發。
伴隨量子計算機規模擴大，系統須能在運作過程中即時完成誤差校正與精準校準，彌補環境波動，方能確保計算結果的有效性。英偉達創始人兼首席執行官黃仁勳指出，「AI 是讓量子計算變得實用的關鍵」，在他看來，借助 Ising，「AI 將成為量子機器的控制平面——相當於量子機器的操作系統，把脆弱的量子比特轉化為可擴展且可信的量子 – GPU 系統」。 Ising 這一名稱源自物理學中的經典數學模型 Ising 模型，用於描述顆粒自旋之間的相互作用，並以更簡潔方式刻畫複雜物理系統。
Ising 模型細節與性能
英偉達此次提供兩類模型：一類用於即時誤差校正，另一類則專注於量子系統的校準。在誤差校正方面，Ising Decoding 負責將噪聲條件下的量子測量結果「解碼」為連貫的輸出，它基於三維體積神經網絡，提供兩個變體：一個偏重速度，另一個偏重精確度。英偉達稱，與當前開源界常用誤差校正工具 pyMatching 相比，Ising Decoding 在解碼速度上可提升至多 2.
5 倍，在準確率上則可提升約 3 倍。 在校準方面，Ising Calibration 主要面向物理學家與工程團隊，用於對量子硬體的控制信號進行調節、測量與優化，這些控制信號包括微波、激勵光等物理手段。高品質的量子輸出高度依賴精準校準，以消除噪聲、硬體不穩定與參數隨時間漂移等問題。英偉達介紹，Ising Calibration 是一種視覺 – 語言模型，可快速解讀來自量子處理器的測量數據，並據此驅動 AI 智能支援持續自動完成校準過程。
談及未來路線圖時，英偉達量子產品總監 Sam Stanwyck 在發佈會中表示，公司之所以選擇優先推出解碼與校準，是因為這兩個環節正約束量子系統擴展規模的最緊迫瓶頸。他將其形容為「AI 形態的勞動負荷」，認為在這些領域引入 AI 可產生顯著效果。不過，他同時強調，英偉達的長期願景不僅限於此，未來希望 AI 還能參與量子線路的構建與優化，使解碼與校準成為通用的量子 – GPU 等級計算平台道路上的先驛里程碑。
目前，Ising Decoding 與 Ising Calibration 已開始在企業與科研機構中落地應用。在誤差解碼方面，康奈爾大學、桑迪亞國家實驗室、佐治亞大學聖地亞分校、佐治亞理工學院分校等機構已開始部署相關模型。在校準方面，Atom Computing、中研院（Academia Sinica）、EeroQ、IonQ、IQM Quantum Computers、Q – CTRL 等多家量子計算相關企業與研究團隊已在使用 Ising Calibration 進行系統調試與優化。
為降低使用門檻，英偉達還同步發佈一套「即食包」式指北，其中包括針對量子計算的工作流程示例以及配套的訓練數據，並提供基於 NVIDIA NIM 的微服務。這些資源將協助開發者根據不同量子硬體架構定製、訓練與微調模型，並可在本地研究環境運作，從而利用 AI 能力，同時將敏感實驗數據留在本地機構內部。
