أعلنت شركة إنفيديا عن إطلاق عائلة "نماذج أيزينغ للأقمار الصناعية" (NVIDIA Ising)، التي تُعد أول مجموعة من نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر في العالم، والمصممة خصيصاً لتسريع تطوير الحواسيب الكمية القابلة للاستخدام الفعلي. تهدف هذه التقنية إلى معالجة التحديين الأكبرين في مجال الحوسبة الكمية، وهما معايرة المعالجات وتصحيح الأخطاء، مما يمكن الباحثين والشركات من بناء أنظمة كمية قابلة للتوسع وذات أداء عالٍ. تُعد الذكاء الاصطناعي عاملاً حاسماً في تحويل المعالجات الكمية الحالية إلى حواسيب كبيرة الحجم وموثوقة. وقد حصلت نماذج أيزينغ على سميتها نسبةً إلى نموذج رياضي شهير ساهم في تبسيط فهم الأنظمة الفيزيائية المعقدة. توفر هذه النماذج أدوات ذكاء اصطناعي عالية الأداء وقابلة للتوسع، حيث حققت نتائج قياسية في عمليات المعايرة وتصحيح الأخطاء. وتوضح البيانات أن النماذج تسرع عملية المعايرة لأفضل معالجات كمية في العالم، وتوفر أداءً أسرع بـ2.5 مرة ودقة أعلى بنسبة 300٪ في عملية فك تشفير الأخطاء، وهي خطوة أساسية لجعل الحواسيب الكمية تعمل بشكل مستقر. وقال جنسن هوانغ، المؤسس والرئيس التنفيذي لإنفيديا، إن الذكاء الاصطناعي أصبح ضرورياً لجعل الحوسبة الكمية عملية، حيث يعمل كنظام تحكم أو "نظام تشغيل" للآلات الكمية، محولاً البتات الكمية الهشة إلى أنظمة كم-جرافيك قابلة للتوسع والموثوقة. تشير تقديرات شركات التحليل إلى أن سوق الحوسبة الكمية قد يتجاوز 11 مليار دولار بحلول عام 2030، وهو ما يعتمد بشكل كبير على التغلب على تحديات الهندسة هذه. تتضمن حزمة إنفيديا أيزينغ نماذج قابلة للتخصيص متطورة وأدوات وبيانات تسرع من عمل المعالجات الكمية. وقد بدأت العديد من المؤسسات الرائدة، بما في ذلك مختبرات atom computing، وجامعة هارفارد، ومختبرات لورانس بيركلي، وشركات مثل ionQ وinfleqtion، في اعتماد نماذج المعايرة الخاصة بإنفيديا. أما نماذج فك الأخطاء، فهي قيد الاستخدام بالفعل في جامعات كورنيل وييلسون وسانديا الوطنية، وغيرها من المراكز البحثية. توفر إنفيديا أيضاً كتيباً إرشادياً يتضمن سير عمل الحوسبة الكمية وبيانات تدريبية، بالإضافة إلى خدمات دقيقة من نوع NIM، مما يمكّن المطورين من ضبط النماذج على مبانٍ عتادية معينة مع حد أدنى من الإعدادات. يمكن تشغيل هذه النماذج محلياً على أنظمة الباحثين، مما يحمي البيانات الملكية. تكمل هذه النماذج منصة كودا-كيو (CUDA-Q) للبرمجيات الكمية-الكلاسيكية الهجينة، وتتكامل مع واجهة NVQLink لربط وحدات المعالجة الكمية بمعالجات الرسومات، مما يوفر حزمة أدوات شاملة لتحويل البتات الكمية الحالية إلى حواسيب فائقة مسرعة في المستقبل. تندمج نماذج أيزينغ مع محفظة النماذج المفتوحة لإنفيديا التي تشمل أيضاً نماذج نيموترون وأنظمة الذكاء الاصطناعي الفيزيائي وإيزاك وبيونيمو. يتوفر كل من هذه النماذج والبيانات والإطارات البرمجية عبر منصات مثل غيت هب وهجنج فاس وموقع بناء إنفيديا، مما يسهل على المجتمع العلمي والصناعي البدء في استخدام هذه التقنيات المتقدمة.