Nvidia je objavila porodicu open-source AI modela Ising za kalibraciju kvantnih procesora i dekodiranje grešaka u realnom vremenu. Modeli su dostupni na GitHub-u, Hugging Face-u i build.nvidia.com, a integrisani su sa Nvidia CUDA-Q platformom i NVQLink QPU-GPU interkonekcijom, uvedenom prošlog oktobra. Ising je usmeren na dva uska grla između današnjeg hardvera i računanja zasnovanog na toleranciji grešaka.
Ising Calibration je vizuelno-jezički model sa 35 milijardi parametara, doteran da čita eksperimentalna merenja sa QPU-a i procenjuje korekcije za podešavanje, čime se kalibracija, prema Nvidiji, skraćuje sa dana na sate uz agenta. Ising Decoding čine dve varijante 3D konvolucionih neuronskih mreža (0,9 i 1,8 miliona parametara) za predekodiranje površinskog koda. Nvidia navodi da je dekoder 2,5 puta brži i tri puta tačniji od pyMatching-a, uz deset puta manje podataka za obuku, ali zahteva NVQLink i Nvidia alate. Među usvojiocima su Fermilab, Harvard, UK NPL, IQM i IonQ.