NVIDIAは4月14日、量子コンピュータの誤り訂正と校正向けのオープンソースAIモデル群「Ising」を公開した。量子計算の実用化に向けた課題とされるデコーディングと校正作業をAIで効率化し、大規模システムの実現を支援する。

米SiliconANGLEによると、同社はIsingについて、研究機関や企業が大規模アプリケーションを処理できる量子コンピュータを開発するうえで活用できると説明した。

量子コンピュータの実用化には、数百万個規模のキュービットを安定して扱う必要がある。ただ、キュービットは外部環境の変化やノイズの影響を受けやすく、誤りが生じやすい。システムが大規模になるほど、リアルタイムでの校正と誤り訂正の重要性は増す。

NVIDIAは、こうした課題に対する当面の適用先として、デコーディングと校正を選んだ。

ジェンスン・フアンCEOは「AIは量子コンピューティングの実用化に不可欠だ」としたうえで、「Isingによって、AIは量子機器の制御プレーン、つまりOSの役割を担うようになる」と述べた。脆弱なキュービットを、拡張性と信頼性を備えた量子-GPUシステムへと転換する構想も示した。

Isingは2つの中核モデルで構成される。量子誤り訂正向けの「Ising Decoding」は、3次元畳み込みニューラルネットワークをベースとし、速度最適化版と精度最適化版の2種類を用意した。

NVIDIAによると、既存のオープンソース標準であるPyMatchingと比べ、最大2.5倍高速で、精度は最大3倍高いという。

もう1つの「Ising Calibration」は、物理制御信号の調整と測定を通じてシステム状態を最適化するモデルだ。マイクロ波やレーザーなどの制御信号を扱い、時間の経過に伴って生じるノイズやハードウェアの不安定性、パラメータ変動を補正する。

量子プロセッサの測定値の解釈にはビジョン・言語モデル（VLM）を活用する。これにより、継続的な校正作業を自動化するAIエージェントを動かすとしている。

導入事例も出始めている。Ising Decoding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ディエゴ校、カリフォルニア大学サンタバーバラ校などが導入した。校正モデルはIonQやIQMなどの企業・研究機関で活用されている。

このほかNVIDIAは、量子コンピューティングのワークフローや学習データを含むガイド、NVIDIA NIMマイクロサービスも公開した。開発者はこれらを通じて、さまざまなハードウェア環境に合わせてモデルをカスタマイズし、社内システム上で直接実行することで機密性の高いデータを保護できるとしている。

NVIDIAはIsingを単一のモデルではなく、「量子-GPU統合スーパーコンピューティング」に向けた出発点と位置付ける。誤り訂正と機器校正の課題をAIでどこまで改善できるかが、今後の焦点となる。