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当地时间 2026 年 4 月 14 日，NVIDIA 宣布推出面向量子计算机研发的开源 AI 模型家族「NVIDIA Ising」。这一系列模型旨在利用 AI 技术辅助量子处理器的校准（Calibration）和量子误差纠正（Quantum Error Correction, QEC）等关键流程，从而加速实用量子计算机的实现。

量子计算机走向实用的两大难关：校准与误差纠正

量子计算机依赖量子比特（qubit）进行计算，但量子比特极其敏感，容易受到环境噪声和系统不稳定性的影响。目前，要让量子计算机稳定运行复杂、实用的应用，仍面临诸多技术挑战。

其中最关键的环节之一，就是量子处理器的精密校准，以及对噪声导致的错误进行量子误差纠正。前者需要根据实验数据不断调整控制参数，以获得最佳运行状态；后者则要在量子比特持续受到干扰的情况下，实时识别并纠正错误，维持计算结果的可靠性。

长期以来，这些工作高度依赖专家经验和手动操作：研究人员需要反复解读实验曲线和测量数据，通过大量试错来寻找合适的参数设置，整个过程既耗时又难以扩展。

「NVIDIA Ising」：用 AI 接管量子开发中的瓶颈环节

「NVIDIA Ising」正是为了解决这些开发瓶颈而设计的 AI 模型家族。它通过机器学习和深度学习技术，自动分析量子实验数据，辅助完成原本需要专家手动处理的复杂步骤。

NVIDIA 将「Ising」定位为研究机构和企业构建 AI 驱动量子开发流程的基础平台。官方介绍中重点强调了两项能力：

• 量子处理器的自动化校准支持
• 面向量子误差纠正的解码（Decoding）功能

借助这些能力，开发者可以在更大规模、更高复杂度的量子系统上，构建可扩展且高性能的量子计算平台。

两大核心应用：校准模型与误差纠正解码模型

「NVIDIA Ising」主要由两类模型构成，分别对应量子开发流程中的两个关键场景。

1. 支持量子校准的 AI 模型

这一类模型用于分析量子实验产生的各种图像、曲线和测量数据，例如频谱扫描结果、相干时间测量、门操作保真度评估等。模型可以从这些数据中自动提取特征，给出参数调整建议，帮助研究人员更快找到最优的控制设置。

通过引入 AI，原本高度依赖人工经验和反复试验的调参过程，有望转变为更自动化、更高效的工作流，从而显著缩短量子处理器调试和升级的周期。

2. 面向量子误差纠正的解码模型

另一类模型则聚焦于量子误差纠正。量子比特在运行过程中会不断产生各种类型的错误，误差纠正方案需要根据测得的“综合信息”（syndrome）来推断错误发生的位置和类型，并给出相应的纠正操作。

「NVIDIA Ising」中的解码模型可以对这些综合信息进行实时推断，辅助或直接完成错误模式识别和纠正决策，从而提升量子计算的整体可靠性和可用性。这对于构建大规模、容错的量子计算系统至关重要。

以开源开放形式发布，面向科研与产业双重场景

「NVIDIA Ising」将以开放模型（Open Model）的形式对外提供，研究机构和企业可以在遵循相关许可的前提下自由使用、修改和扩展这些模型。

在官方介绍中，NVIDIA 将其视为构建“AI + 量子”一体化开发流程的基础组件：从量子系统的设计、实验搭建，到后续的校准、运行与维护，都可以在统一的 AI 驱动框架下进行优化。

此外，「Ising」在设计上充分考虑了 GPU 加速环境，可在 NVIDIA GPU 上高效运行。这意味着用户可以利用现有的加速计算基础设施，快速部署和训练这些模型，将其集成到自身的量子研发平台或云端服务中。

通过开放 AI 模型家族「NVIDIA Ising」，NVIDIA 试图在量子计算仍处于快速演进阶段时，提前构建起一套围绕“AI 辅助量子开发”的通用工具链，为未来实用级量子计算机的落地铺路。