エヌビディアが量子計算AIキャリブレーションモデルを発表し、AIと量子の融合を推進

英偉達は、量子処理器（QPU）の診断データを自動分析し、デバイスの調整方案を自律的に判断するためのオープンソースAIモデルNVIDIA Ising Calibration 1.5を発表しました。これにより、量子コンピュータのキャリブレーションプロセスの自動化が実現します。英偉達は、Ising Calibration 1.5が量子計算のキャリブレーションシナリオ専用に設計された視覚言語モデル（VLM）であり、量子チップの実験データを理解し、過去の事例がない場合でも「ゼロショット」分析を行い、関連する実験サンプルを組み合わせて文脈学習（ICL）を行うことで、量子デバイスの運用状態を継続的に最適化するのに役立つと述べています。

QCalEval量子キャリブレーションベンチマークでは、Ising Calibration 1.5はゼロショット推論能力において同規模のオープンソースモデルより平均約10%優れており、関連する実験事例を使用して文脈学習を行う際には、前世代モデルに比べて約86.5%の性能向上を達成し、複数のオープンソースモデルを超え、トップクラスのクローズドソース大モデルに近づいています。このモデルは310億のパラメータを持ち、英偉達のGrace BlackwellやVera RubinなどのデータセンターGPUでの運用をサポートし、同時にNVFP4量子化バージョンを発表し、単一のコンシューマ向けGPUまたはNVIDIA DGX Spark上での展開を可能にし、量子実験室の使用ハードルを大幅に低下させます。

英偉達は、Ising Calibration 1.5のトレーニングデータが超伝導量子ビット、量子ドット、イオン、中性原子、ヘリウム表面電子などのさまざまな量子ビットアーキテクチャから得られ、異なるタイプの量子計算デバイスにキャリブレーション能力を提供すると述べています。業界では、自動化キャリブレーションが量子計算のスケールアップにおける重要なボトルネックの一つであると考えられています。英偉達が今回AI駆動の量子キャリブレーションツールを発表したことは、AIモデルが従来の計算領域から量子ハードウェア制御層へと拡張し、将来の量子計算産業のインフラストラクチャの重要な構成要素になる可能性を示しています。