NVIDIA has introduced Ising, a collection of open artificial intelligence models that the company describes as the world's first designed to accelerate the path toward useful quantum computers. ஜூன் 23, 2026 அன்று வெளியிடப்பட்டது, மாடல்கள் இன்றைய சோதனையான குவாண்டம் வன்பொருள் மற்றும் நடைமுறைக் கணக்கீடு ஆகியவற்றுக்கு இடையே உள்ள இரண்டு பிடிவாதமான சிக்கல்களை இலக்காகக் கொண்டுள்ளன: குவாண்டம் பிழை திருத்தம் மற்றும் குவிட் அளவுத்திருத்தம்.

ஏற்கனவே ஆதிக்கம் செலுத்தும் GPUகளில் இயங்கும் கிளாசிக்கல் AI, குவாண்டம் இயந்திரங்களை சாத்தியமாக்கும் இணைப்பு திசுக்களாக செயல்படும் என்ற NVIDIAவின் நம்பிக்கையை இந்த வெளியீடு சமிக்ஞை செய்கிறது. NVIDIA CEO Jensen Huang has framed the relationship bluntly, describing AI as the "control plane" of quantum machines. For more context on this story, see our ongoing more AI stories.

AI as the Quantum Control Plane

Quantum computers hold the promise of solving certain problems, such as molecular simulation and cryptography, far faster than classical machines. But today's quantum processors remain noisy and error-prone. Qubits, the basic units of quantum information, lose their delicate quantum states within fractions of a second, and keeping them stable requires constant, precise calibration.

That is where NVIDIA sees an opening. 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.

மாதிரிகளை திறந்த எடைகளாக வெளியிடுவதன் மூலம், மொழி மாதிரி நிலப்பரப்பை மறுவடிவமைத்த திறந்த எடை அணுகுமுறையை பிரதிபலிக்கும் ஒரு உத்தி, அவற்றைப் பின்பற்றவும், படிக்கவும் மற்றும் மேம்படுத்தவும் பரந்த குவாண்டம் ஆராய்ச்சி சமூகத்தை NVIDIA ஊக்குவிக்கிறது.

Quantum Error Correction Meets Machine Learning

Quantum error correction is the field's central engineering challenge. 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. வழக்கமான பிழை-திருத்தும் நுட்பங்கள் ஒரு நம்பகமான, அல்லது தர்க்கரீதியான, குவிட்டை உருவாக்குவதற்கு பல இயற்பியல் குவிட்கள் தேவைப்படுகின்றன.

Machine learning offers a potential shortcut. 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 இன் ஐசிங் மாதிரிகள் இந்த இடைவெளியில் செயல்படும் வகையில் கட்டமைக்கப்பட்டுள்ளன, பயிற்சியளிக்கப்பட்ட நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை பிழை-திருத்தம் மற்றும் அளவுத்திருத்தப் பணிகளுக்குப் பயன்படுத்துகின்றன, அவை தற்போது குறிப்பிடத்தக்க நேரத்தை எடுத்துக்கொண்டு குவாண்டம் அமைப்புகளில் கணக்கிடுகின்றன.

Early Real-World Results

The promise is already being tested in real hardware. 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.

For a field where hours of manual tuning are routine, that kind of reduction is significant. Faster, AI-driven calibration could let quantum hardware teams spend more time running useful computations and less time simply keeping their machines stable. ஏஜிக் பெரிய அளவிலான திரவ உருவகப்படுத்துதலுக்கான டென்சர் நெட்வொர்க் முறைகளுடன் என்விடியா-துரிதப்படுத்தப்பட்ட அணுகுமுறையையும் இணைத்தார், இது ஒரு கலப்பின மாதிரியை சுட்டிக்காட்டுகிறது, இதில் AI மற்றும் குவாண்டம்-ஈர்க்கப்பட்ட நுட்பங்கள் ஒன்றுடன் ஒன்று இணைந்து செயல்படுகின்றன.

A Broader Bet on AI for Science

The Ising launch is part of a wider NVIDIA push into scientific computing unveiled around the same period. At the ISC supercomputing conference, the company introduced new software libraries aimed at chemistry, materials discovery, and even the search for dark matter, alongside announcements that its technology now powers over 400 of the world's 500 fastest supercomputers.

NVIDIA also detailed new AI agent toolkits for life sciences and highlighted partnerships with national laboratories building supercomputers equipped with its latest CPUs. மருந்து கண்டுபிடிப்பு முதல் குவாண்டம் இயற்பியல் வரை, அறிவியலில் உள்ள கடினமான பிரச்சனைகளில், AI மாதிரிகள், பெருகிய முறையில் திறன் மற்றும் பெருகிய முறையில் திறந்த நிலையில், பொது-நோக்க முடுக்கிகளாக செயல்பட முடியும் என்பது பொதுவான இழையாகும்.

Quantum Stocks React

சந்தை அறிவிப்புக்கு விரைவாக பதிலளித்தது. குவாண்டம் கம்ப்யூட்டிங் நிறுவனங்களின் பங்குகள் என்விடியாவின் ஐசிங் மாடல்களின் அறிமுகத்தைத் தொடர்ந்து, குவாண்டம்-ஃபோகஸ்டு பங்குகளான D-Wave Quantum (QBTS), Rigetti Computing (RGTI) மற்றும் Quantum Computing Inc. (QUBT) ஆகியவை குறிப்பிடத்தக்க லாபங்களை பதிவு செய்தன. Investors interpreted NVIDIA's endorsement, and its open AI tooling, as a validation that the quantum sector is edging closer to commercial relevance.

குவாண்டம் கம்ப்யூட்டிங்கைச் சுற்றியுள்ள உணர்வுகள் பரந்த AI ஏற்றத்திற்கு எவ்வளவு நெருக்கமாகப் பிணைந்துள்ளது என்பதை இந்தப் பேரணி அடிக்கோடிட்டுக் காட்டுகிறது. முன்னணி GPU நிறுவனம், குவாண்டம் வன்பொருளை மிகவும் நடைமுறைப்படுத்துவதற்காக வெளிப்படையாக வடிவமைக்கப்பட்ட மாதிரிகளை வெளியிடும் போது, ​​அது குவாண்டத்தை கிளாசிக்கல் கம்ப்யூட்டிங்கிற்கு தொலைதூர போட்டியாக அல்ல, ஆனால் AI கட்டுப்படுத்த உதவும் அருகிலுள்ள எல்லையாக மறுவடிவமைக்கிறது.

Why Open Weights Matter Here

ஐசிங் மாடல்களை திறந்த எடைகளாக வெளியிட என்விடியாவின் முடிவு குறிப்பிடத்தக்கது, ஏனெனில் குவாண்டம் பிழை திருத்தம் என்பது தனிப்பட்ட வன்பொருள் நிறுவனங்கள் மற்றும் கல்வி ஆய்வகங்களுக்குள் பாரம்பரியமாக முன்னேற்றம் அடையும் பகுதியாகும். திறந்த மாதிரிகள், தனியுரிம குறிவிலக்கிகளை அணுகாமல் ஆராய்ச்சியாளர்களுக்கு AI-உதவி திருத்தத்துடன் பரிசோதனை செய்வதற்கான தடையை குறைக்கின்றன.

If the open approach takes hold, it could accelerate the kind of collaborative, cross-institution progress that propelled large language models forward. 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.

The Road to Useful Quantum Computing

குவாண்டம் கம்ப்யூட்டிங் பல வருடங்களை எச்சரிக்கையான நம்பிக்கையில் கழித்துள்ளது, ஆராய்ச்சியாளர்கள் மீண்டும் மீண்டும் எச்சரிக்கின்றனர், தவறு-சகிப்புத்தன்மை கொண்ட, பரந்த பயனுள்ள இயந்திரங்கள் பல ஆண்டுகள் உள்ளன. NVIDIA ஐசிங் அந்த சிக்கலை முழுவதுமாக தீர்க்கிறது என்று கூறவில்லை. அதற்கு பதிலாக, AI ஆனது பொறியியல் இடையூறுகள், ஒரு அளவுத்திருத்த சுழற்சி மற்றும் ஒரு நேரத்தில் ஒரு திருத்தப்பட்ட பிழை ஆகியவற்றைப் பிரிப்பதன் மூலம் காலவரிசையை சுருக்க முடியும் என்று நிறுவனம் பந்தயம் கட்டுகிறது.

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. ஆனால் ஐசிங்குடன், என்விடியா ஒரு தெளிவான கோட்டை வரைந்துள்ளது: பயனுள்ள குவாண்டம் கம்ப்யூட்டிங்கின் எதிர்காலம், அதன் பார்வையில், AI இன் அடித்தளத்தில் கட்டமைக்கப்படும்.

---

Stay Ahead of AI

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

Read more AI news →