قدمت NVIDIA Ising، وهي مجموعة من نماذج الذكاء الاصطناعي المفتوحة التي تصفها الشركة بأنها الأولى في العالم المصممة لتسريع المسار نحو أجهزة الكمبيوتر الكمومية المفيدة. تستهدف هذه النماذج، التي تم إصدارها في 23 يونيو 2026، اثنتين من أكثر المشكلات العنيدة التي تقف بين الأجهزة الكمومية التجريبية الحالية والحسابات العملية: تصحيح الأخطاء الكمومية ومعايرة الكيوبت.

يشير الإطلاق إلى اعتقاد NVIDIA بأن الذكاء الاصطناعي الكلاسيكي، الذي يعمل على وحدات معالجة الرسومات التي تهيمن عليها بالفعل، سيكون بمثابة النسيج الضام الذي يجعل الآلات الكمومية قابلة للحياة. قام الرئيس التنفيذي لشركة NVIDIA Jensen Huang بصياغة العلاقة بصراحة، واصفًا الذكاء الاصطناعي بأنه "مستوى التحكم" للآلات الكمومية. لمزيد من السياق حول هذه القصة، راجع أحدث تطورات الذكاء الاصطناعي.

الذكاء الاصطناعي كطائرة التحكم الكمي

تحمل أجهزة الكمبيوتر الكمومية وعدًا بحل بعض المشكلات، مثل المحاكاة الجزيئية والتشفير، بشكل أسرع بكثير من الآلات الكلاسيكية. لكن المعالجات الكمومية اليوم لا تزال صاخبة وعرضة للخطأ. تفقد الكيوبتات، وهي الوحدات الأساسية للمعلومات الكمومية، حالاتها الكمومية الدقيقة خلال أجزاء من الثانية، ويتطلب الحفاظ على استقرارها معايرة ثابتة ودقيقة.

هذا هو المكان الذي ترى فيه NVIDIA فرصة. وبدلاً من التنافس لبناء المعالجات الكمومية نفسها، تقوم الشركة بوضع برامج الذكاء الاصطناعي والبنية التحتية لوحدة معالجة الرسومات الخاصة بها كطبقة تدير وتثبت وتصحح سلوك الأجهزة الكمومية التي بناها الآخرون. تهدف نماذج Ising إلى مساعدة الباحثين وصانعي الأجهزة على تطبيق التعلم الآلي لاكتشاف الأخطاء وتصحيحها وضبط الكيوبتات بشكل أكثر كفاءة.

من خلال إطلاق النماذج كأوزان مفتوحة، تشجع NVIDIA مجتمع الأبحاث الكمي الأوسع على تبنيها ودراستها وتحسينها، وهي استراتيجية تعكس نهج الأوزان المفتوحة الذي أعاد تشكيل مشهد نموذج اللغة.

تصحيح الأخطاء الكمية يلتقي بالتعلم الآلي

تصحيح الخطأ الكمي هو التحدي الهندسي المركزي لهذا المجال. ولأن الحالات الكمومية تنهار عند مراقبتها بشكل مباشر، يجب على الباحثين استخدام طرق غير مباشرة لاكتشاف الأخطاء وإصلاحها دون تدمير المعلومات التي يحاولون حمايتها. تتطلب تقنيات تصحيح الأخطاء التقليدية أعباء هائلة، حيث يلزم وجود العديد من الكيوبتات المادية لتشكيل كيوبت واحد موثوق أو منطقي.

يوفر التعلم الآلي طريقًا مختصرًا محتملًا. يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي أن تتعلم كيفية التعرف على أنماط الأخطاء والتنبؤ بالتصحيحات من البيانات، مما قد يؤدي إلى تقليل الحمل والكمون لخوارزميات فك التشفير التقليدية. تم تصميم نماذج Ising من NVIDIA للعمل في هذه الفجوة، وتطبيق الشبكات العصبية المدربة على مهام تصحيح الأخطاء والمعايرة التي تستهلك حاليًا وقتًا كبيرًا وتحسب على الأنظمة الكمومية.

نتائج مبكرة في العالم الحقيقي

لقد تم بالفعل اختبار الوعد على أجهزة حقيقية. أعلنت شركة الحوسبة الكمومية الضوئية Aegiq أنها نشرت نماذج Ising AI من NVIDIA لأتمتة معايرة نظامها الكمي الضوئي، مع نتائج مُعلنة تفيد بأن الذكاء الاصطناعي خفض وقت المعايرة بعامل ثلاثة مقارنة بالطرق السابقة.

بالنسبة للمجال الذي تكون فيه ساعات الضبط اليدوي أمرًا روتينيًا، يعد هذا النوع من التخفيض أمرًا مهمًا. يمكن للمعايرة الأسرع المعتمدة على الذكاء الاصطناعي أن تتيح لفرق الأجهزة الكمومية قضاء المزيد من الوقت في تشغيل حسابات مفيدة ووقت أقل في الحفاظ على استقرار أجهزتهم. قامت Aegiq أيضًا بدمج نهج NVIDIA المتسارع مع أساليب الشبكة الموترية لمحاكاة السوائل على نطاق واسع، مما يشير إلى نموذج هجين يعمل فيه الذكاء الاصطناعي والتقنيات المستوحاة من الكم جنبًا إلى جنب.

رهان أوسع على الذكاء الاصطناعي من أجل العلوم

يعد إطلاق Ising جزءًا من حملة NVIDIA الأوسع نحو الحوسبة العلمية التي تم الكشف عنها في نفس الفترة تقريبًا. في مؤتمر الحوسبة الفائقة ISC، قدمت الشركة مكتبات برمجية جديدة تهدف إلى الكيمياء، واكتشاف المواد، وحتى البحث عن المادة المظلمة، إلى جانب الإعلانات التي تفيد بأن تقنيتها تعمل الآن على تشغيل أكثر من 400 من أسرع 500 كمبيوتر فائق السرعة في العالم.

قامت NVIDIA أيضًا بتفصيل مجموعات أدوات الذكاء الاصطناعي الجديدة لعلوم الحياة وسلطت الضوء على الشراكات مع المختبرات الوطنية لبناء أجهزة الكمبيوتر العملاقة المجهزة بأحدث وحدات المعالجة المركزية (CPU). ويتمثل الخيط المشترك في الاقتناع بأن نماذج الذكاء الاصطناعي، التي تتمتع بقدرات متزايدة وانفتاح متزايد، من الممكن أن تعمل كمسرعات للأغراض العامة لحل أصعب المشاكل في العلوم، من اكتشاف الأدوية إلى فيزياء الكم.

رد فعل الأسهم الكمومية

استجاب السوق بسرعة لهذا الإعلان. ارتفعت أسهم شركات الحوسبة الكمومية بشكل حاد بعد ظهور NVIDIA لأول مرة لنماذج Ising، مع الأسهم التي تركز على الكم بما في ذلك D-Wave Quantum (QBTS)، وRigetti Computing (RGTI)، وQuantum Computing Inc. (QUBT) التي سجلت جميعها مكاسب ملحوظة. فسر المستثمرون تأييد NVIDIA وأدوات الذكاء الاصطناعي المفتوحة الخاصة بها، على أنه تأكيد على أن القطاع الكمي يقترب من الأهمية التجارية.

يسلط هذا الارتفاع الضوء على مدى الارتباط الوثيق بين المشاعر حول الحوسبة الكمومية وطفرة الذكاء الاصطناعي الأوسع. عندما تطلق شركة GPU الرائدة نماذج مصممة بشكل واضح لجعل الأجهزة الكمومية أكثر عملية، فإنها تعيد صياغة الكم ليس كمنافس بعيد للحوسبة الكلاسيكية ولكن كحدود مجاورة سيساعد الذكاء الاصطناعي في ترويضها.

ما أهمية الأوزان المفتوحة هنا

يعد قرار NVIDIA بإصدار نماذج Ising كأوزان مفتوحة أمرًا ملحوظًا لأن تصحيح الخطأ الكمي هو مجال يتم فيه إسكات التقدم تقليديًا داخل شركات الأجهزة الفردية والمختبرات الأكاديمية. تعمل النماذج المفتوحة على تقليل الحاجز أمام الباحثين الذين لا يستطيعون الوصول إلى أجهزة فك التشفير الخاصة لتجربة التصحيح بمساعدة الذكاء الاصطناعي.

إذا ترسخ النهج المفتوح، فقد يؤدي إلى تسريع هذا النوع من التقدم التعاوني عبر المؤسسات الذي دفع نماذج اللغات الكبيرة إلى الأمام. يمكن للباحثين ضبط النماذج على البيانات من أجهزتهم الخاصة، ومشاركة التحسينات، وبناء مجموعة أدوات مشتركة بدلاً من إعادة اختراع برامج المعايرة والتصحيح لكل منصة كمومية جديدة.

الطريق إلى الحوسبة الكمومية المفيدة

أمضت الحوسبة الكمومية سنوات في حالة من التفاؤل الحذر، حيث حذر الباحثون مرارًا وتكرارًا من أن الآلات المفيدة على نطاق واسع والمتسامحة مع الأخطاء لا تزال بعيدة لسنوات. لا تدعي NVIDIA أن Ising يحل هذه المشكلة بشكل مباشر. وبدلاً من ذلك، تراهن الشركة على أن الذكاء الاصطناعي يمكنه ضغط الجدول الزمني عن طريق التخلص من الاختناقات الهندسية، ودورة معايرة واحدة وخطأ مصحح واحد في كل مرة.

إن نجاح هذا الرهان سيعتمد على مدى فعالية مجتمع البحث في تبني النماذج ومدى الأداء الواقعي الذي تقدمه بما يتجاوز نتائج Aegiq المبكرة. ولكن مع Ising، رسمت NVIDIA خطًا واضحًا: مستقبل الحوسبة الكمومية المفيدة، من وجهة نظرها، سيتم بناؤه على أساس الذكاء الاصطناعي.

---

ابق على اطلاع بأخبار الذكاء الاصطناعي

آخر أخبار وتحليلات وإنجازات الذكاء الاصطناعي — في مكان واحد.

اقرأ المزيد من أخبار الذكاء الاصطناعي →