NVIDIA ने ओपन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल का एक संग्रह, आइसिंग पेश किया है, जिसे कंपनी उपयोगी क्वांटम कंप्यूटरों की दिशा में तेजी लाने के लिए डिज़ाइन किया गया दुनिया का पहला मॉडल बताती है। 23 जून, 2026 को जारी किए गए, मॉडल आज के प्रयोगात्मक क्वांटम हार्डवेयर और व्यावहारिक गणना के बीच खड़ी दो सबसे जिद्दी समस्याओं को लक्षित करते हैं: क्वांटम त्रुटि सुधार और क्विबिट अंशांकन।

यह लॉन्च एनवीआईडीआईए के इस विश्वास का संकेत देता है कि क्लासिकल एआई, पहले से मौजूद जीपीयू पर चल रहा है, जो संयोजी ऊतक के रूप में काम करेगा जो क्वांटम मशीनों को व्यवहार्य बनाता है। एनवीआईडीआईए के सीईओ जेन्सेन हुआंग ने एआई को क्वांटम मशीनों का "नियंत्रण विमान" बताते हुए रिश्ते को स्पष्ट रूप से तैयार किया है। For more context on this story, see our ongoing breaking AI news.

क्वांटम नियंत्रण विमान के रूप में एआई

क्वांटम कंप्यूटर कुछ समस्याओं, जैसे आणविक सिमुलेशन और क्रिप्टोग्राफी, को शास्त्रीय मशीनों की तुलना में कहीं अधिक तेजी से हल करने का वादा करते हैं। लेकिन आज के क्वांटम प्रोसेसर शोर और त्रुटि-प्रवण बने हुए हैं। क्यूबिट, क्वांटम जानकारी की मूल इकाइयाँ, एक सेकंड के कुछ अंशों के भीतर अपनी नाजुक क्वांटम स्थिति खो देती हैं, और उन्हें स्थिर रखने के लिए निरंतर, सटीक अंशांकन की आवश्यकता होती है।

यहीं पर NVIDIA को एक शुरुआत नजर आती है। क्वांटम प्रोसेसर बनाने के लिए प्रतिस्पर्धा करने के बजाय, कंपनी अपने एआई सॉफ्टवेयर और जीपीयू बुनियादी ढांचे को उस परत के रूप में स्थापित कर रही है जो दूसरों द्वारा बनाए गए क्वांटम हार्डवेयर के व्यवहार को प्रबंधित, स्थिर और सही करती है। आइसिंग मॉडल का उद्देश्य शोधकर्ताओं और हार्डवेयर निर्माताओं को त्रुटियों का पता लगाने और उन्हें ठीक करने और क्वैब को अधिक कुशलता से ट्यून करने के लिए मशीन लर्निंग लागू करने में मदद करना है।

मॉडलों को ओपन वेट के रूप में जारी करके, एनवीआईडीआईए व्यापक क्वांटम अनुसंधान समुदाय को उन्हें अपनाने, अध्ययन करने और सुधारने के लिए प्रोत्साहित कर रहा है, एक रणनीति जो ओपन-वेट दृष्टिकोण को प्रतिबिंबित करती है जिसने भाषा मॉडल परिदृश्य को नया आकार दिया है।

क्वांटम त्रुटि सुधार मशीन लर्निंग से मिलता है

क्वांटम त्रुटि सुधार क्षेत्र की केंद्रीय इंजीनियरिंग चुनौती है। चूँकि प्रत्यक्ष रूप से देखे जाने पर क्वांटम स्थितियाँ नष्ट हो जाती हैं, इसलिए शोधकर्ताओं को उन सूचनाओं को नष्ट किए बिना त्रुटियों का पता लगाने और उन्हें ठीक करने के लिए अप्रत्यक्ष तरीकों का उपयोग करना चाहिए, जिन्हें वे संरक्षित करने का प्रयास कर रहे हैं। पारंपरिक त्रुटि-सुधार तकनीक अत्यधिक ओवरहेड की मांग करती है, जिसमें एक विश्वसनीय, या तार्किक, क्वबिट बनाने के लिए कई भौतिक क्वबिट की आवश्यकता होती है।

मशीन लर्निंग एक संभावित शॉर्टकट प्रदान करता है। एआई मॉडल त्रुटियों के पैटर्न को पहचानना और डेटा से सुधार की भविष्यवाणी करना सीख सकते हैं, जिससे पारंपरिक डिकोडिंग एल्गोरिदम के ओवरहेड और विलंबता को संभावित रूप से कम किया जा सकता है। NVIDIA के आइसिंग मॉडल इस अंतराल में काम करने के लिए बनाए गए हैं, जो त्रुटि-सुधार और अंशांकन कार्यों के लिए प्रशिक्षित तंत्रिका नेटवर्क को लागू करते हैं जो वर्तमान में महत्वपूर्ण समय लेते हैं और क्वांटम सिस्टम पर गणना करते हैं।

प्रारंभिक वास्तविक दुनिया के परिणाम

वादे का वास्तविक हार्डवेयर में पहले से ही परीक्षण किया जा रहा है। फोटोनिक क्वांटम कंप्यूटिंग कंपनी एजिक ने घोषणा की कि उसने अपने फोटोनिक क्वांटम सिस्टम के अंशांकन को स्वचालित करने के लिए NVIDIA के आइसिंग एआई मॉडल को तैनात किया है, रिपोर्ट के अनुसार AI ने पिछले तरीकों की तुलना में अंशांकन समय को तीन गुना कम कर दिया है।

ऐसे क्षेत्र के लिए जहां मैन्युअल ट्यूनिंग के घंटे नियमित हैं, उस प्रकार की कमी महत्वपूर्ण है। तेज़, एआई-संचालित अंशांकन क्वांटम हार्डवेयर टीमों को उपयोगी गणना चलाने में अधिक समय और अपनी मशीनों को स्थिर रखने में कम समय व्यतीत करने दे सकता है। एजिक ने बड़े पैमाने पर द्रव सिमुलेशन के लिए एनवीआईडीआईए-त्वरित दृष्टिकोण को टेंसर नेटवर्क विधियों के साथ जोड़ा, जो एक हाइब्रिड मॉडल की ओर इशारा करता है जिसमें एआई और क्वांटम-प्रेरित तकनीक एक दूसरे के साथ काम करती हैं।

विज्ञान के लिए एआई पर एक व्यापक दांव

इज़िंग लॉन्च उसी अवधि के आसपास अनावरण किए गए वैज्ञानिक कंप्यूटिंग में व्यापक NVIDIA पुश का हिस्सा है। आईएससी सुपरकंप्यूटिंग सम्मेलन में, कंपनी ने रसायन विज्ञान, सामग्री खोज और यहां तक ​​कि डार्क मैटर की खोज के उद्देश्य से नई सॉफ्टवेयर लाइब्रेरी पेश की, साथ ही घोषणा की कि इसकी तकनीक अब दुनिया के 500 सबसे तेज सुपर कंप्यूटरों में से 400 से अधिक को शक्ति प्रदान करती है।

एनवीआईडीआईए ने जीवन विज्ञान के लिए नए एआई एजेंट टूलकिट का भी विवरण दिया और अपने नवीनतम सीपीयू से लैस सुपर कंप्यूटर बनाने वाली राष्ट्रीय प्रयोगशालाओं के साथ साझेदारी पर प्रकाश डाला। सामान्य सूत्र यह विश्वास है कि एआई मॉडल, तेजी से सक्षम और तेजी से खुले, दवा की खोज से लेकर क्वांटम भौतिकी तक, विज्ञान की सबसे कठिन समस्याओं में सामान्य प्रयोजन त्वरक के रूप में काम कर सकते हैं।

क्वांटम स्टॉक्स प्रतिक्रिया

बाजार ने घोषणा पर तुरंत प्रतिक्रिया दी। एनवीआईडीआईए के आइसिंग मॉडल की शुरुआत के बाद क्वांटम कंप्यूटिंग कंपनियों के शेयरों में तेजी से बढ़ोतरी हुई, जिसमें डी-वेव क्वांटम (क्यूबीटीएस), रिगेटी कंप्यूटिंग (आरजीटीआई), और क्वांटम कंप्यूटिंग इंक (क्यूयूबीटी) सहित क्वांटम-केंद्रित शेयरों ने उल्लेखनीय लाभ दर्ज किया। निवेशकों ने NVIDIA के समर्थन और इसके खुले एआई टूलिंग की व्याख्या इस मान्यता के रूप में की कि क्वांटम क्षेत्र व्यावसायिक प्रासंगिकता के करीब पहुंच रहा है।

रैली इस बात को रेखांकित करती है कि क्वांटम कंप्यूटिंग के आसपास की भावना व्यापक एआई बूम से कितनी निकटता से जुड़ी हुई है। जब अग्रणी जीपीयू कंपनी क्वांटम हार्डवेयर को अधिक व्यावहारिक बनाने के लिए स्पष्ट रूप से डिज़ाइन किए गए मॉडल जारी करती है, तो यह क्वांटम को शास्त्रीय कंप्यूटिंग के दूर के प्रतिद्वंद्वी के रूप में नहीं बल्कि एक आसन्न सीमा के रूप में फिर से परिभाषित करती है जिसे एआई नियंत्रित करने में मदद करेगा।

यहां ओपन वेट क्यों मायने रखता है

इज़िंग मॉडल को ओपन वेट के रूप में जारी करने का एनवीआईडीआईए का निर्णय उल्लेखनीय है क्योंकि क्वांटम त्रुटि सुधार एक ऐसा क्षेत्र है जहां प्रगति को पारंपरिक रूप से व्यक्तिगत हार्डवेयर कंपनियों और अकादमिक प्रयोगशालाओं के अंदर छुपाया गया है। खुले मॉडल एआई-सहायता वाले सुधार के साथ प्रयोग करने के लिए मालिकाना डिकोडर तक पहुंच के बिना शोधकर्ताओं के लिए बाधा को कम करते हैं।

यदि खुला दृष्टिकोण जोर पकड़ता है, तो यह उस तरह की सहयोगात्मक, अंतर-संस्था प्रगति को तेज कर सकता है जिसने बड़े भाषा मॉडल को आगे बढ़ाया है। शोधकर्ता अपने स्वयं के हार्डवेयर से डेटा पर मॉडल को ठीक कर सकते हैं, सुधार साझा कर सकते हैं और प्रत्येक नए क्वांटम प्लेटफ़ॉर्म के लिए अंशांकन और सुधार सॉफ़्टवेयर को फिर से बनाने के बजाय एक सामान्य टूलकिट बना सकते हैं।

उपयोगी क्वांटम कंप्यूटिंग का मार्ग

क्वांटम कंप्यूटिंग ने सतर्क आशावाद की स्थिति में वर्षों बिताए हैं, शोधकर्ताओं ने बार-बार चेतावनी दी है कि दोष-सहिष्णु, व्यापक रूप से उपयोगी मशीनें वर्षों दूर रहती हैं। एनवीआईडीआईए यह दावा नहीं कर रहा है कि आइसिंग उस समस्या को पूरी तरह से हल कर देता है। इसके बजाय, कंपनी यह शर्त लगा रही है कि एआई एक समय में इंजीनियरिंग बाधाओं, एक अंशांकन चक्र और एक सही त्रुटि को दूर करके समयरेखा को संपीड़ित कर सकता है।

वह दांव सफल होगा या नहीं, यह इस बात पर निर्भर करेगा कि अनुसंधान समुदाय कितने प्रभावी ढंग से मॉडलों को अपनाता है और प्रारंभिक एगीक परिणामों से परे वास्तविक दुनिया में कितना प्रदर्शन करता है। लेकिन इज़िंग के साथ, NVIDIA ने एक स्पष्ट रेखा खींची है: उसके विचार में, उपयोगी क्वांटम कंप्यूटिंग का भविष्य, AI की नींव पर बनाया जाएगा।

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →