NVIDIA Ising AI मॉडल क्वांटम कंप्यूटिंग की सबसे बड़ी बाधाओं को लक्षित करते हैं

Rebeca Moen 14 अप्रैल, 2026 14:45

NVIDIA ने क्वांटम कैलिब्रेशन और त्रुटि सुधार के लिए ओपन-सोर्स Ising AI मॉडल लॉन्च किए, जो 2.5 गुना तेज़ डिकोडिंग और प्रमुख शोध प्रयोगशालाओं द्वारा अपनाए जाने का दावा करते हैं।

NVIDIA ने मंगलवार को क्वांटम कंप्यूटिंग के लिए विशेष रूप से बनाए गए अपने पहले ओपन-सोर्स AI मॉडल जारी किए, जो उन दो समस्याओं को लक्षित करते हैं जिन्होंने क्वांटम मशीनों को व्यावहारिक उपयोग से रोका है: कैलिब्रेशन और त्रुटि सुधार।

Ising मॉडल परिवार—जटिल प्रणालियों की समझ को सरल बनाने वाले भौतिकी मॉडल के नाम पर—वर्तमान में उपलब्ध किसी भी चीज़ की तुलना में तेज़ी से क्वांटम प्रोसेसर कैलिब्रेशन चलाने का दावा करता है और pyMatching, वर्तमान ओपन-सोर्स मानक, की तुलना में 2.5 गुना तेज़ और 3 गुना अधिक सटीक त्रुटि-सुधार डिकोडिंग प्रदान करता है।

"क्वांटम कंप्यूटिंग को व्यावहारिक बनाने के लिए AI आवश्यक है," CEO Jensen Huang ने घोषणा में कहा। "Ising के साथ, AI नियंत्रण तल बन जाता है—क्वांटम मशीनों का ऑपरेटिंग सिस्टम।"

Ising वास्तव में क्या करता है

रिलीज़ में दो अलग-अलग उपकरण शामिल हैं। Ising Calibration क्वांटम प्रोसेसर माप की व्याख्या करने और निरंतर कैलिब्रेशन को स्वचालित करने के लिए एक विज़न लैंग्वेज मॉडल का उपयोग करता है—NVIDIA का दावा है कि यह कैलिब्रेशन समय को दिनों से घंटों तक कम कर देता है। Ising Decoding रीयल-टाइम त्रुटि सुधार के लिए 3D कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क के दो वेरिएंट प्रदान करता है, जो उपयोग के मामले के आधार पर गति या सटीकता के लिए अनुकूलित होते हैं।

दोनों स्थानीय रूप से चलते हैं, जो मालिकाना डेटा की सुरक्षा करने वाले शोध संस्थानों के लिए महत्वपूर्ण है।

अपनाना पहले से ही चल रहा है

अपनाने की सूची क्वांटम अनुसंधान के प्रमुख नामों की तरह पढ़ती है: Fermi National Accelerator Laboratory, Harvard's School of Engineering, Lawrence Berkeley National Laboratory, IQM Quantum Computers, Infleqtion, और UK National Physical Laboratory कैलिब्रेशन उपकरणों का उपयोग कर रहे हैं। डिकोडिंग के लिए, Cornell, Sandia National Laboratories, UC Santa Barbara, और University of Chicago शुरुआती तैनाती करने वालों में शामिल हैं।

विश्लेषक फर्म Resonance का अनुमान है कि क्वांटम कंप्यूटिंग बाजार 2030 तक $11 बिलियन से अधिक होगा, हालांकि यह प्रक्षेपवक्र काफी हद तक ठीक उन कैलिब्रेशन और त्रुटि-सुधार चुनौतियों को हल करने पर निर्भर करता है जिन्हें Ising संबोधित करता है।

व्यापक NVIDIA रणनीति में फिट बैठता है

Ising NVIDIA के मौजूदा क्वांटम स्टैक के साथ एकीकृत होता है: हाइब्रिड क्वांटम-शास्त्रीय कंप्यूटिंग के लिए CUDA-Q प्लेटफॉर्म और रीयल-टाइम नियंत्रण के लिए NVQLink हार्डवेयर इंटरकनेक्ट। मॉडल AI एजेंटों के लिए Nemotron, भौतिक AI के लिए Cosmos, और बायोमेडिकल अनुसंधान के लिए BioNeMo के साथ NVIDIA के बढ़ते ओपन पोर्टफोलियो में शामिल होते हैं।

सब कुछ GitHub, Hugging Face, और NVIDIA के बिल्ड पोर्टल के माध्यम से उपलब्ध है, जिसमें विशिष्ट हार्डवेयर आर्किटेक्चर के लिए फाइन-ट्यूनिंग के लिए NIM माइक्रोसर्विसेज और प्रशिक्षण डेटा शामिल हैं।

क्वांटम विकास को देख रहे क्रिप्टो बाजारों के लिए—विशेष रूप से वर्तमान एन्क्रिप्शन के लिए भविष्य के खतरों के बारे में चिंताएं—व्यावहारिक क्वांटम कंप्यूटिंग के लिए इंफ्रास्ट्रक्चर परत के रूप में NVIDIA की स्थिति दीर्घकालिक सुरक्षा रोडमैप में एक और चर जोड़ती है।

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