NVIDIA 推出全新 Ising 系列開放 AI 模型，針對量子運算两大核心挑戰——校準及錯誤修正，提供解決方案。這些模型旨在協助研究人員及企業構建更穩定、可擴展的量子系統，透過優化量子處理器的調校方式，以及即時偵測與修正運算錯誤，提升整體效能。量子電腦屬極度敏感系統，微小干擾即可能引發錯誤，此問題長期阻礙大規模實用機器的開發。NVIDIA 表示，Ising 模型相較傳統方法，在量子錯誤修正方面提供高達 2.
5 倍速度提升及 3 倍準確度，標誌量子硬體可靠性邁向新階段。
修復脆弱量子系統
Ising 系列涵蓋校準及解碼工具兩大類別。校準確保量子處理器精準調校，而解碼則用於辨識及修正運算中發生的錯誤。Ising Calibration 模型採用視覺語言方法，解讀量子處理器測量數據，讓 AI 代理自動化原本需時數日的校準流程，縮短至數小時。如此加速校準循環，有助研究人員執行更多實驗，並持續優化系統效能。 在錯誤修正方面，Ising Decoding 運用 3D 卷積神經網絡，即時處理複雜量子數據。
模型針對速度及準確度優化，讓錯誤能在發生時迅速修正，此對維持量子系統長時間運算的相干性至關重要。「AI 是實現量子運算實用化的關鍵，」NVIDIA 創辦人兼行政總裁 Jensen Huang 表示。「透過 Ising，AI 成為量子機器的控制平面——其作業系統。」 這些模型已獲多間機構採用，包括 Harvard University、Fermilab、Lawrence Berkeley National Laboratory，以及多家量子運算企業。
此採用程度凸顯 AI 在量子系統管理中的角色日益重要，特別在構建量子-經典混合架構時，需量子處理器與經典運算資源緊密協調。NVIDIA 將 Ising 定位為更廣泛生態系統一部分，與 CUDA-Q 平台及 NVQLink 硬體互聯整合，讓量子處理器與經典 GPU 實現即時互動。公司開放這些模型，提供開發者工具、數據及工作流程，可針對不同量子硬體自訂。此舉降低小型研究團隊參與量子開發的門檻，並加速實驗進展。
