מאת יוחאי שויגר
אנבידיה הכריזה על NVIDIA Ising, משפחת מודלי בינה מלאכותית בקוד פתוח שמטרתה לסייע בפיתוח מחשבים קוונטיים המסוגלים להריץ יישומים שימושיים. המודלים מתמקדים בשני האתגרים המרכזיים בתחום: כיול מדויק של מעבדים קוונטיים ותיקון שגיאות – שתי בעיות הנדסיות שמגבילות כיום את היכולת להפעיל מערכות קוונטיות בקנה מידה רחב.
המחשוב הקוונטי מבוסס על קיוביטים – יחידות מידע רגישות במיוחד להפרעות סביבתיות. כתוצאה מכך, מערכות קוונטיות סובלות מרעש גבוה ושגיאות חישוב, ודורשות כיול מתמשך ומנגנוני תיקון מורכבים. ללא פתרון לבעיות הללו, קשה להרחיב את המערכות ולהריץ עליהן יישומים פרקטיים.
משפחת Ising נועדה לתת מענה ישיר לאתגרים אלה באמצעות כלים מבוססי AI. אחד הרכיבים המרכזיים הוא Ising Calibration – מודל ראייה-שפה (Vision Language Model) שמסוגל לנתח מדידות ממעבדים קוונטיים ולהגיב אליהן בזמן אמת. לפי החברה, המודל מאפשר להפוך תהליכי כיול שנמשכים כיום ימים לפעולות אוטומטיות הנמשכות שעות בלבד, תוך שימוש במודל קטן משמעותית מהחלופות.
רכיב נוסף הוא Ising Decoding, המבוסס על רשת נוירונים קונבולוציונית תלת־ממדית, שנועדה לבצע פענוח בזמן אמת לצורך תיקון שגיאות קוונטיות. המודל מוצע בשתי גרסאות – אחת המותאמת למהירות ואחת לדיוק – ומציג שיפור ביצועים לעומת כלים קיימים, עם מהירות גבוהה יותר ודיוק משופר בתהליך הפענוח.
המודלים מגיעים יחד עם כלים משלימים, נתוני אימון ומיקרו־שירותים, המאפשרים למפתחים להתאים את הפתרון לחומרה וליישומים שונים. אנבידיה מדגישה כי ניתן להריץ את המודלים גם באופן מקומי, כך שארגונים יכולים לשמור על שליטה מלאה בדאטה ובתשתיות שלהם.
הטכנולוגיה כבר נמצאת בשימוש אצל שורה של שחקנים בתחום, בהם חברות קוונטיות כמו IonQ ו-IQM Quantum Computers, לצד מוסדות מחקר מובילים כגון Harvard, Fermilab ו-Lawrence Berkeley National Laboratory.
מעבר לתיאור הפונקציונלי, המהלך משקף גם גישה רחבה יותר של אנבידיה לשילוב בין בינה מלאכותית למחשוב קוונטי. שני האתגרים המרכזיים – כיול ותיקון שגיאות – הם במהותם בעיות של ניתוח דפוסים מורכבים בזמן אמת. מערכות קוונטיות מייצרות זרמים של מדידות רועשות ולא ליניאריות, והמשימה היא לפרש אותן ולהגיב אליהן במהירות. בהקשר זה, מודלים מעולם ה-deep learning מתאימים במיוחד: הם יודעים לזהות מבנים סטטיסטיים מורכבים ולפעול בתנאים של אי־ודאות.
כך, מודל ה-Calibration מתפקד למעשה כ"מערכת תפיסה" למחשב הקוונטי – הוא מקבל נתונים מהחומרה, מפרש אותם ומחליט כיצד לכוונן את המערכת. במקביל, מודל ה-Decoding פועל במרחב חישובי רחב במיוחד של אפשרויות שגיאה, ומבצע הערכה בזמן אמת של הפתרון הסביר ביותר. זהו מעבר מגישות אלגוריתמיות קשיחות לפתרונות מבוססי למידה, שמנצלים הכללה סטטיסטית במקום חישוב ממצה.
עם זאת, אנבידיה אינה מציגה כאן שימוש במודלי ענק מהסוג המוכר מעולם ה-LLM, אלא התאמה של ארכיטקטורות מתקדמות למשימה ספציפית. המודלים עצמם קומפקטיים יחסית, דורשים פחות דאטה לאימון, ומותאמים לפעול בסביבה חישובית מורכבת ורגישה.
Ising משתלב בפלטפורמה רחבה יותר של אנבידיה למחשוב קוונטי, הכוללת את CUDA-Q לפיתוח יישומים קוונטיים, את cuQuantum לסימולציה מואצת GPU, ואת NVQLink המאפשר חיבור בין מעבדים קוונטיים (QPU) למעבדי GPU. השילוב בין רכיבים אלה נועד לאפשר מערכות היברידיות שבהן מחשוב קוונטי וקלאסי פועלים יחד.
מבחינת השוק, תחום המחשוב הקוונטי עדיין נמצא בשלב מוקדם יחסית, אך צפוי לצמוח ככל שיימצאו פתרונות לבעיות של תיקון שגיאות ויכולת הרחבה. בהקשר זה, השימוש בבינה מלאכותית ככלי לניהול המערכת הקוונטית עשוי להפוך למרכיב מרכזי בהתפתחות התחום.
ההשקה של Ising מציבה גישה שלפיה מחשוב קוונטי אינו רק אתגר פיזיקלי או חומרתי, אלא גם בעיית תוכנה ולמידת מכונה. השאלה המרכזית היא עד כמה גישה זו תתבסס כסטנדרט בתעשייה – ועד כמה היא תסייע לקדם את המעבר ממערכות ניסיוניות למחשבים קוונטיים שימושיים.