NVIDIA представила Ising, коллекцию открытых моделей искусственного интеллекта, которые компания описывает как первые в мире, предназначенные для ускорения пути к созданию полезных квантовых компьютеров. Выпущенные 23 июня 2026 года модели нацелены на две наиболее сложные проблемы, стоящие между современным экспериментальным квантовым оборудованием и практическими вычислениями: квантовую коррекцию ошибок и калибровку кубитов.

Запуск свидетельствует о вере NVIDIA в то, что классический ИИ, работающий на графических процессорах, на которых она уже доминирует, послужит соединительной тканью, которая сделает квантовые машины жизнеспособными. Генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг прямо сформулировал эти отношения, назвав ИИ «плоскостью управления» квантовыми машинами. Подробнее об этой истории — в нашем новости об ИИ.

ИИ как плоскость квантового управления

Квантовые компьютеры обещают решать определенные проблемы, такие как молекулярное моделирование и криптография, гораздо быстрее, чем классические машины. Однако современные квантовые процессоры остаются шумными и подверженными ошибкам. Кубиты, основные единицы квантовой информации, теряют свои хрупкие квантовые состояния за доли секунды, и для поддержания их стабильности требуется постоянная и точная калибровка.

Именно здесь NVIDIA видит возможность. Вместо того, чтобы конкурировать за создание квантовых процессоров, компания позиционирует свое программное обеспечение искусственного интеллекта и инфраструктуру графических процессоров как уровень, который управляет, стабилизирует и корректирует поведение квантового оборудования, созданного другими. Модели Изинга призваны помочь исследователям и производителям оборудования применять машинное обучение для обнаружения и исправления ошибок, а также для более эффективной настройки кубитов.

Выпуская модели в виде открытых весов, NVIDIA поощряет более широкое сообщество квантовых исследователей принять, изучить и улучшить их — стратегию, которая отражает подход открытых весов, который изменил ландшафт языковых моделей.

Квантовая коррекция ошибок и машинное обучение

Квантовая коррекция ошибок — главная инженерная задача в этой области. Поскольку квантовые состояния разрушаются при прямом наблюдении, исследователи должны использовать косвенные методы для обнаружения и исправления ошибок, не разрушая при этом информацию, которую они пытаются защитить. Обычные методы исправления ошибок требуют огромных накладных расходов: для формирования одного надежного или логического кубита требуется множество физических кубитов.

Машинное обучение предлагает потенциальный короткий путь. Модели искусственного интеллекта могут научиться распознавать закономерности ошибок и прогнозировать исправления на основе данных, что потенциально снижает накладные расходы и задержки традиционных алгоритмов декодирования. Модели NVIDIA Изинга созданы для того, чтобы восполнить этот пробел, применяя обученные нейронные сети для задач исправления ошибок и калибровки, которые в настоящее время отнимают значительное время и выполняют вычисления на квантовых системах.

Ранние реальные результаты

Обещание уже тестируется на реальном оборудовании. Компания Aegiq, занимающаяся фотонными квантовыми вычислениями, объявила, что она использовала модели искусственного интеллекта NVIDIA Ising для автоматизации калибровки своей фотонной квантовой системы. Согласно сообщениям, ИИ сократил время калибровки в три раза по сравнению с предыдущими методами.

Для отрасли, где часы ручной настройки являются обычным делом, такое сокращение является значительным. Более быстрая калибровка на основе искусственного интеллекта может позволить командам по квантовому оборудованию тратить больше времени на полезные вычисления и меньше времени на простое поддержание стабильности своих машин. Aegiq также объединила ускоренный подход NVIDIA с методами тензорных сетей для крупномасштабного моделирования жидкостей, указывая на гибридную модель, в которой искусственный интеллект и квантовые методы работают бок о бок.

Более широкая ставка на искусственный интеллект для науки

Запуск Ising является частью более широкого продвижения NVIDIA в области научных вычислений, представленного примерно в тот же период. На суперкомпьютерной конференции ISC компания представила новые библиотеки программного обеспечения, предназначенные для химии, открытия материалов и даже поиска темной материи, а также объявила, что ее технология теперь используется в более чем 400 из 500 самых быстрых суперкомпьютеров в мире.

NVIDIA также подробно рассказала о новых наборах инструментов агентов искусственного интеллекта для медико-биологических наук и подчеркнула партнерство с национальными лабораториями, создающими суперкомпьютеры, оснащенные ее новейшими процессорами. Общей нитью является убежденность в том, что модели искусственного интеллекта, которые становятся все более функциональными и все более открытыми, могут служить универсальными ускорителями для решения самых сложных проблем науки, от открытия лекарств до квантовой физики.

Реакция квантовых акций

Рынок быстро отреагировал на это объявление. Акции компаний, занимающихся квантовыми вычислениями, резко выросли после дебюта NVIDIA моделей Изинга, при этом акции компаний, специализирующихся на квантовых вычислениях, включая D-Wave Quantum (QBTS), Rigetti Computing (RGTI) и Quantum Computing Inc. (QUBT), продемонстрировали заметный рост. Инвесторы интерпретировали поддержку NVIDIA и ее открытые инструменты искусственного интеллекта как подтверждение того, что квантовый сектор приближается к коммерческой значимости.

Этот митинг подчеркивает, насколько тесно связаны настроения вокруг квантовых вычислений с более широким бумом искусственного интеллекта. Когда ведущая компания по производству графических процессоров выпускает модели, специально предназначенные для того, чтобы сделать квантовое оборудование более практичным, она переосмысливает квантовую технологию не как отдаленного конкурента классическим вычислениям, а как смежный рубеж, который ИИ поможет приручить.

Почему здесь важны открытые веса

Решение NVIDIA выпустить модели Изинга в виде открытых весов примечательно, поскольку квантовая коррекция ошибок — это область, прогресс в которой традиционно был сосредоточен внутри отдельных компаний-производителей оборудования и академических лабораторий. Открытые модели снижают барьер для исследователей, не имеющих доступа к проприетарным декодерам, для экспериментов с коррекцией с помощью искусственного интеллекта.

Если открытый подход получит распространение, он может ускорить совместный межинституциональный прогресс, который продвинул вперед большие языковые модели. Исследователи могут точно настраивать модели на основе данных своего собственного оборудования, делиться улучшениями и создавать общий набор инструментов, а не заново изобретать программное обеспечение для калибровки и коррекции для каждой новой квантовой платформы.

Дорога к полезным квантовым вычислениям

Квантовые вычисления годами пребывали в состоянии осторожного оптимизма, а исследователи неоднократно предупреждали, что до создания отказоустойчивых и широко полезных машин еще далеко. NVIDIA не утверждает, что Ising полностью решает эту проблему. Вместо этого компания делает ставку на то, что ИИ сможет сократить сроки, устраняя инженерные узкие места, один цикл калибровки и одну исправленную ошибку за раз.

Оправдается ли эта ставка, будет зависеть от того, насколько эффективно исследовательское сообщество примет модели и насколько реальные результаты они принесут, помимо первых результатов Aegiq. Но с помощью Ising компания NVIDIA провела четкую линию: будущее полезных квантовых вычислений, по ее мнению, будет построено на основе искусственного интеллекта.

---

Будьте в курсе ИИ

Последние новости, аналитика и прорывы в сфере ИИ — всё в одном месте.

Читать больше новостей об ИИ →