এনভিআইডিআইএ আইসিং চালু করেছে, উন্মুক্ত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মডেলের একটি সংগ্রহ যা কোম্পানিটি বিশ্বের প্রথম ব্যবহারযোগ্য কোয়ান্টাম কম্পিউটারের দিকে ত্বরান্বিত করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। Released on June 23, 2026, the models target two of the most stubborn problems standing between today's experimental quantum hardware and practical computation: quantum error correction and qubit calibration.
The launch signals NVIDIA's belief that classical AI, running on the GPUs it already dominates, will serve as the connective tissue that makes quantum machines viable. এনভিআইডিএ-র সিইও জেনসেন হুয়াং এআই-কে কোয়ান্টাম মেশিনের "নিয়ন্ত্রণ প্লেন" হিসাবে বর্ণনা করে সম্পর্কটিকে স্পষ্টভাবে তৈরি করেছেন। For more context on this story, see our ongoing AI news.
AI কোয়ান্টাম কন্ট্রোল প্লেন হিসাবে
Quantum computers hold the promise of solving certain problems, such as molecular simulation and cryptography, far faster than classical machines. কিন্তু আজকের কোয়ান্টাম প্রসেসরগুলি কোলাহলপূর্ণ এবং ত্রুটি-প্রবণ রয়ে গেছে। Qubits, কোয়ান্টাম তথ্যের মৌলিক একক, এক সেকেন্ডের ভগ্নাংশের মধ্যে তাদের সূক্ষ্ম কোয়ান্টাম অবস্থা হারায় এবং তাদের স্থিতিশীল রাখার জন্য ধ্রুবক, সুনির্দিষ্ট ক্রমাঙ্কন প্রয়োজন।
সেখানেই NVIDIA একটি উদ্বোধন দেখতে পায়। Rather than competing to build quantum processors itself, the company is positioning its AI software and GPU infrastructure as the layer that manages, stabilizes, and corrects the behavior of quantum hardware built by others. The Ising models are intended to help researchers and hardware makers apply machine learning to detect and correct errors and to tune qubits more efficiently.
By releasing the models as open weights, NVIDIA is encouraging the broader quantum research community to adopt, study, and improve them, a strategy that mirrors the open-weights approach that has reshaped the language model landscape.
কোয়ান্টাম ত্রুটি সংশোধন মেশিন লার্নিং পূরণ করে
কোয়ান্টাম ত্রুটি সংশোধন হল ক্ষেত্রের কেন্দ্রীয় প্রকৌশল চ্যালেঞ্জ। Because quantum states collapse when observed directly, researchers must use indirect methods to detect and fix errors without destroying the information they are trying to protect. প্রচলিত ত্রুটি-সংশোধন কৌশলগুলি প্রচুর ওভারহেডের দাবি করে, একটি একক নির্ভরযোগ্য, বা যৌক্তিক, কিউবিট গঠনের জন্য অনেকগুলি শারীরিক কিউবিট প্রয়োজন।
মেশিন লার্নিং একটি সম্ভাব্য শর্টকাট অফার করে। AI models can learn to recognize patterns of errors and predict corrections from data, potentially reducing the overhead and latency of traditional decoding algorithms. NVIDIA-এর Ising মডেলগুলি এই ফাঁকে কাজ করার জন্য তৈরি করা হয়েছে, ত্রুটি-সংশোধন এবং ক্রমাঙ্কন কার্যগুলিতে প্রশিক্ষিত নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রয়োগ করে যা বর্তমানে উল্লেখযোগ্য সময় ব্যয় করে এবং কোয়ান্টাম সিস্টেমগুলিতে গণনা করে।
Early Real-World Results
প্রতিশ্রুতি ইতিমধ্যে বাস্তব হার্ডওয়্যার পরীক্ষা করা হচ্ছে. Photonic quantum computing company Aegiq announced that it deployed NVIDIA's Ising AI models to automate calibration of its photonic quantum system, with reported results that AI cut the calibration time by a factor of three compared with previous methods.
একটি ক্ষেত্রে যেখানে ঘন্টার ম্যানুয়াল টিউনিং রুটিন, এই ধরনের হ্রাস উল্লেখযোগ্য। Faster, AI-driven calibration could let quantum hardware teams spend more time running useful computations and less time simply keeping their machines stable. Aegiq বড় আকারের ফ্লুইড সিমুলেশনের জন্য টেনসর নেটওয়ার্ক পদ্ধতির সাথে NVIDIA-ত্বরিত পদ্ধতির সমন্বয় করেছে, একটি হাইব্রিড মডেলের দিকে নির্দেশ করে যেখানে AI এবং কোয়ান্টাম-অনুপ্রাণিত কৌশল একে অপরের পাশাপাশি কাজ করে।
A Broader Bet on AI for Science
আইসিং লঞ্চটি একই সময়ের কাছাকাছি উন্মোচিত বৈজ্ঞানিক কম্পিউটিংয়ে একটি বিস্তৃত NVIDIA পুশের অংশ। ISC সুপারকম্পিউটিং কনফারেন্সে, কোম্পানিটি নতুন সফ্টওয়্যার লাইব্রেরি প্রবর্তন করে যার লক্ষ্য ছিল রসায়ন, উপকরণ আবিষ্কার, এমনকি অন্ধকার পদার্থের অনুসন্ধান, সেই ঘোষণার পাশাপাশি যে এর প্রযুক্তি এখন বিশ্বের 500টি দ্রুততম সুপারকম্পিউটারগুলির মধ্যে 400 টিরও বেশি ক্ষমতা দেয়৷
NVIDIA also detailed new AI agent toolkits for life sciences and highlighted partnerships with national laboratories building supercomputers equipped with its latest CPUs. The common thread is a conviction that AI models, increasingly capable and increasingly open, can serve as general-purpose accelerators across the hardest problems in science, from drug discovery to quantum physics.
কোয়ান্টাম স্টক প্রতিক্রিয়া
বাজার ঘোষণার দ্রুত সাড়া দেয়। Shares of quantum computing companies moved sharply higher following NVIDIA's debut of the Ising models, with quantum-focused stocks including D-Wave Quantum (QBTS), Rigetti Computing (RGTI), and Quantum Computing Inc. (QUBT) all posting notable gains. বিনিয়োগকারীরা NVIDIA-এর অনুমোদন, এবং এর উন্মুক্ত AI টুলিংকে একটি বৈধতা হিসাবে ব্যাখ্যা করেছেন যে কোয়ান্টাম সেক্টর বাণিজ্যিক প্রাসঙ্গিকতার কাছাকাছি চলে আসছে।
কোয়ান্টাম কম্পিউটিং এর আশেপাশে কতটা ঘনিষ্ঠভাবে আবদ্ধ মনোভাব বিস্তৃত AI বুমের সাথে পরিণত হয়েছে তা এই সমাবেশটি তুলে ধরে। যখন নেতৃস্থানীয় GPU কোম্পানি কোয়ান্টাম হার্ডওয়্যারকে আরও ব্যবহারিক করার জন্য স্পষ্টভাবে ডিজাইন করা মডেলগুলি প্রকাশ করে, তখন এটি কোয়ান্টামকে ক্লাসিক্যাল কম্পিউটিং-এর দূরবর্তী প্রতিদ্বন্দ্বী হিসাবে নয় বরং একটি সংলগ্ন সীমান্ত হিসাবে রিফ্রেম করে যা AI নিয়ন্ত্রণে সাহায্য করবে।
কেন খোলা ওজন এখানে গুরুত্বপূর্ণ
NVIDIA's decision to release the Ising models as open weights is notable because quantum error correction is an area where progress has traditionally been siloed inside individual hardware companies and academic labs. খোলা মডেলগুলি এআই-সহায়তা সংশোধনের সাথে পরীক্ষা করার জন্য মালিকানাধীন ডিকোডারগুলিতে অ্যাক্সেস ছাড়াই গবেষকদের জন্য বাধা কম করে।
যদি উন্মুক্ত পন্থা ধরে রাখে, তাহলে এটি সহযোগিতামূলক, ক্রস-ইন্সটিটিউশনের অগ্রগতির ধরণকে ত্বরান্বিত করতে পারে যা বড় ভাষা মডেলকে এগিয়ে নিয়ে যায়। Researchers can fine-tune the models on data from their own hardware, share improvements, and build a common toolkit rather than reinventing calibration and correction software for each new quantum platform.
দরকারী কোয়ান্টাম কম্পিউটিং এর রাস্তা
Quantum computing has spent years in a state of cautious optimism, with researchers repeatedly cautioning that fault-tolerant, broadly useful machines remain years away. NVIDIA দাবি করছে না যে Ising সেই সমস্যাটি সরাসরি সমাধান করে। পরিবর্তে, কোম্পানি বাজি ধরছে যে AI ইঞ্জিনিয়ারিং বাধা, একটি ক্রমাঙ্কন চক্র এবং একবারে একটি সংশোধন করা ত্রুটি এড়িয়ে টাইমলাইনকে সংকুচিত করতে পারে।
Whether that bet pays off will depend on how effectively the research community adopts the models and how much real-world performance they deliver beyond the early Aegiq results. কিন্তু আইসিংয়ের সাথে, এনভিআইডিএ একটি স্পষ্ট লাইন আঁকেছে: দরকারী কোয়ান্টাম কম্পিউটিং এর ভবিষ্যত, তার দৃষ্টিতে, AI এর ভিত্তির উপর নির্মিত হবে।
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
