Il 14 aprile, NVIDIA ha annunciato Ising, la nuova famiglia di modelli IA dedicata al calcolo quantistico. Ising nasce come modello pensato per calibrazione dei processori e decodifica della correzione d’errore.
La nuova generazione di modelli IA NVIDIA include Ising Calibration, un modello vision-language da 35 miliardi di parametri, e Ising Decoding, un framework basato su rete neurale convoluzionale 3D.
NVIDIA dichiara miglioramenti fino a 2,5 volte in velocità e fino a 3 volte in precisione rispetto a benchmark open source nella decodifica degli errori.
Che cos’è NVIDIA Ising?
Ising è una nuova famiglia di modelli IA aperti sviluppata da NVIDIA per il calcolo quantistico. Il progetto si concentra su due problemi tecnici che oggi rallentano la crescita dei sistemi quantistici: la calibrazione dei processori e la correzione degli errori.
NVIDIA presenta Ising come la prima famiglia di modelli IA aperti costruita per questi compiti specifici. L’obiettivo è ridurre il lavoro manuale nella messa a punto dei processori quantistici e accelerare la decodifica necessaria per la correzione d’errore in tempo reale.
Ising Calibration e Ising Decoding
La famiglia Ising di NVIDIA include, per ora, due modelli, ossia Ising Calibration e Ising Decoding
Ising Calibration è un modello vision-language da 35 miliardi di parametri pensato per automatizzare la calibrazione dei processori quantistici. NVIDIA indica che questo flusso può ridurre attività che richiedevano giorni a poche ore.
Ising Decoding è invece un framework basato su rete neurale convoluzionale 3D per la decodifica della correzione d’errore quantistica. NVIDIA distribuisce il decoder in varianti ottimizzate per velocità o precisione, in base al tipo di impiego.
Dove sono disponibili i modelli Ising?
NVIDIA distribuisce Ising tramite GitHub, Hugging Face e la propria piattaforma di sviluppo. La società abbina ai modelli anche dataset, strumenti di addestramento, linee guida per il fine-tuning e materiale per i workflow quantistici.
Ising si integra inoltre con CUDA-Q, la piattaforma software NVIDIA per il calcolo ibrido quantistico-classico, e con NVQLink per il collegamento tra QPU e GPU.
Questa parte è centrale nella strategia del progetto, perché sposta Ising da semplice rilascio di modelli a strumento operativo dentro l’ecosistema software NVIDIA.
I dati prestazionali dichiarati da NVIDIA
NVIDIA afferma che Ising Decoding raggiunge fino a 2,5 volte più velocità e fino a 3 volte più precisione rispetto a pyMatching, indicato come benchmark open source di riferimento nella decodifica della correzione d’errore.
NVIDIA ha anche aggiunto che i modelli riducono il fabbisogno di dati di addestramento e accelerano i workflow di calibrazione. Questi dati provengono dal materiale tecnico e dal comunicato della stessa NVIDIA.
Chi sta già lavorando con Ising
Tra i soggetti che hanno adottato Ising, NVIDIA cita: Fermi National Accelerator Laboratory, Harvard, IQM Quantum Computers, Lawrence Berkeley National Laboratory e UK National Physical Laboratory. La presenza di laboratori, università e aziende specializzate segnala che il progetto nasce già con una rete iniziale di utilizzo reale.