NVIDIAが量子コンピュータ向けオープンAIモデル「Ising」を公開——エラー訂正速度を2.5倍に高速化

学術的な観点から補足すると、今回NVIDIAが公開したIsingモデルの名称はイジング模型（Ising model）に由来すると思われる。統計力学で相転移を記述するモデルで、量子コンピュータの最適化問題解法とも密接に関連する概念だ。 エラー訂正デコードに機械学習を使う方向性は量子情報科学の分野でここ数年研究が進んでいて、今回NVIDIAがオープンな形で産業向けに実装したことには大きな意義がある。 ただし、「実用的な量子コンピュータ」への道にはエラー率の低減だけでなく、qubit数のスケールアップやコヒーレンス時間の延長など複数の課題がある。今回のIsingがそのうちの一つを突破するツールとして機能するか、研究コミュニティとして注目している。

個人的に注目してるのはIsingより「NVQLink」のほう。量子プロセッサとGPUをインターコネクトで繋ぐっていう発想が、量子コンピューティングを特殊な実験装置から使えるインフラにシフトさせる気がして。 スタートアップ目線でいうと、今まで量子は大学か国の研究所しか触れなかったのが、NVIDIAのエコシステムに乗ることで中小の開発組織でも参入できる道が開き始めているように見える。 まだ「使える」かどうかは正直わからないけど、CUDAが2010年代にMLをここまで広げたのと同じダイナミクスが、量子でも5〜10年スケールで起きそうな予感がしてる。うちのチームでも来年あたり試してみたい。

正直、量子エラー訂正をCNNで解くっていうアプローチ、すごく筋がいいと思う。pyMatchingと比べて2.5倍速いのは実用上かなり効く。量子回路のノイズ補正ってリアルタイム性が命なので、そこをAIで殴るのは今後の主流になりそう。 キャリブレーション自動化も地味にでかい。量子プロセッサって温度や磁場の変動でコロコロ変わるから、これまで研究者が手動でやってた作業が数日分なくなるのは革命的。 NVIDIAがオープンにしてくれたのが一番ありがたい。CUDAのときと同じで、まずエコシステムを作ってから囲い込む戦略だとは思うけど、研究コミュニティにとっては最初のとっかかりができたのはよかった。