NVIDIAが量子コンピューターを開発するためのAI「NVIDIA Ising」を発表

2026年04月15日 14時55分 AI

NVIDIAが、研究者や企業が実用的なアプリケーションを実行できる量子プロセッサを構築することを支援する目的で設計された、世界初のオープンソース量子AIモデルファミリー「NVIDIA Ising」を発表しました。

NVIDIA Launches Ising, the World’s First Open AI Models to Accelerate the Path to Useful Quantum Computers | NVIDIA Newsroom

Open AI Models for Quantum Computing | NVIDIA Ising

NVIDIA Isingは、量子GPUスーパーコンピューティングに向けたオープンなAIモデル、トレーニングフレームワーク、データセット、ワークフローをNVIDIAの量子プラットフォーム上で利用可能にする取り組みです。量子コンピューティング分野では、量子プロセッサの調整や量子エラー訂正のような重要な工程を担う専用AIモデルが不足していましたが、NVIDIA Isingはその不足を埋め、量子エコシステム全体で活用できるよう設計されています。

NVIDIA Isingのモデルファミリーは、量子プロセッサのキャリブレーションと量子エラー訂正という2つの重要な処理をAIで加速します。

Ising Calibrationは、QPU(量子プロセッサ)の実験データからキャリブレーション操作を推論するために調整された、350億パラメータのオープンな視覚言語モデルで、6つの評価テストすべてで他の手法を上回り、AIエージェントと組み合わせることでQPUのキャリブレーション自動化にも対応します。ニュースリリースでは、継続的なキャリブレーションを自動化することで、必要な時間を日単位から時間単位へ短縮できるとしています。 もう1つのIsing Decodingは、量子エラー訂正に必要なリアルタイムデコーディング向けに設計された、2種類のオープンな3D CNNモデルです。速度重視版と精度重視版が用意されており、現行のオープンソース業界標準であるpyMatchingと比べて、最大2.5倍高速かつ最大3倍高精度とされています。さらに、表面符号向けの脱分極ノイズモデルに対応した事前学習済みモデルに加え、PyTorchとCUDA-Qを通じて任意のノイズモデルに対応できる新しいトレーニングフレームワークも提供されます。

NVIDIA Isingは寛容なライセンスで公開されており、データの出所、学習手法、データセット、ファインチューニングや量子化のためのツールも文書化されています。モデルは研究者のローカル環境でも動作可能で、機密データを保護しながら独自ハードウェア向けに再学習や調整を行えるほか、NVIDIA NIMマイクロサービスや量子コンピューティング向けのワークフロー集も提供されるため、比較的少ない準備で導入しやすい構成となっています。 さらに、あらゆるノイズモデルに対応可能な新しいトレーニングフレームワークが提供されており、PyTorchやNVIDIA CUDA-Qを通じてサポートされています。NVIDIA Isingは寛容なライセンスで公開されており、データの出所やトレーニング方法、データセット、モデルのファインチューニングや量子化のためのツールが詳細に文書化されています。これにより、開発者は独自のハードウェアや機密データを使用してモデルを自ら調整したりトレーニングしたりすることができます。 こうしたAIツール群は、NVIDIAのハイブリッド量子古典計算向けソフトウェア基盤「CUDA-Q」や、QPUとGPUを接続する「NVQLink」を補完する位置づけにあります。NVIDIAは、これらを組み合わせることで、現在の壊れやすい量子ビットを将来の高速な量子スーパーコンピューターへと発展させるための基盤を整える狙いです。