Las computadoras cuánticas tienen un viejo problema que atormenta a los ingenieros: la calibración. Después de un período de funcionamiento, la coherencia entre los qubits de un procesador cuántico (QPU) se desvía y necesita recalibración. La calibración manual puede llevar desde varios días hasta una semana, incluso con un equipo experimentado.
El 14 de abril, NVIDIA presentó una nueva solución para este problema: NVIDIA Ising, la primera familia de modelos de IA cuántica de código abierto del mundo, con licencia Apache 2.0 y de uso gratuito.
Dos modelos, resolviendo dos problemas
Ising no es un modelo único, sino dos piezas de un rompecabezas:
Ising Calibration (35B parámetros)
Este es un modelo de lenguaje visual, especializado en "entender" los resultados de medición de los procesadores cuánticos. Los datos de estado de los qubits son difíciles de representar con datos comunes, pero la representación conjunta mediante imágenes y texto muestra resultados sorprendentemente buenos.
- Entrada del modelo: Varios datos de medición de qubits (admite plataformas como superconductores, puntos cuánticos, iones, átomos neutros, etc.)
- Salida del modelo: Sugerencias de operaciones de calibración y ejecución automática
- Efecto: Reduce el tiempo de calibración de días a horas
En el benchmark QCalEval recién introducido, Ising Calibration logró los siguientes resultados:
- 3,27 % mejor que Gemini 3.1 Pro
- 9,68 % mejor que Claude Opus 4.6
- 14,5 % mejor que GPT-5.4
Un modelo de código abierto ha superado a los tres modelos cerrados más potentes en este dominio especializado.
Ising Decoding (dos modelos 3D CNN)
Las computadoras cuánticas son naturalmente propensas a errores, y la corrección de errores cuánticos (QEC) es el mecanismo que detecta y corrige estos errores en tiempo real. Ising Decoding ofrece dos versiones: rápida y precisa.
| Versión | Número de parámetros | Mejora de velocidad | Mejora de precisión |
|---|---|---|---|
| Versión rápida | ~912.000 | 2,5x | 1,11x |
| Versión precisa | ~1,79 millones | 2,25x | 1,53x |
El punto de referencia de comparación es pyMatching, el decodificador estándar actual de la industria. Superar tanto la velocidad como la precisión simultáneamente es un logro significativo.
Resultados medidos: Con 13 qubits y una tasa de error del 0,3 %, el tiempo de decodificación por ciclo es de solo 2,33 microsegundos (precisión FP16).
Por qué NVIDIA está haciendo esto
El mercado de las computadoras cuánticas es todavía muy pequeño y esta no es la actividad principal de NVIDIA. Sin embargo, hay varias razones detrás de esto:
Las GPU son la mejor extensión de computación clásica para las computadoras cuánticas. La corrección de errores cuánticos, la simulación de circuitos cuánticos, la optimización de algoritmos cuánticos – todas estas tareas deben ejecutarse en hardware de computación tradicional. La plataforma CUDA-Q de NVIDIA es un marco de computación híbrida GPU+QPU, e Ising se ha integrado directamente en ella. Quien descargue el modelo de código abierto seguirá estando en el ecosistema de NVIDIA.
Posicionamiento temprano en el campo de la Computación Cuántica Tolerante a Fallos (FTQC). Para que las computadoras cuánticas sean verdaderamente útiles, la tolerancia a fallos es una barrera inevitable. El decodificador es el componente base más fundamental. La publicación como código abierto ahora crea una ventaja de ser el primero en llegar cuando el mercado madure – similar al papel que desempeñó CUDA para el ecosistema de computación con GPU.
Expansión de la red de socios académicos. La Escuela de Ingeniería de Harvard, el Laboratorio del Acelerador Nacional Fermi, el Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley, el Laboratorio Nacional de Física del Reino Unido, IQM Quantum Computers – estas instituciones son nodos centrales en la investigación de computación cuántica. Ising inserta a NVIDIA en esta cadena de suministro.
Reacción en cadena en el mercado de valores
CNBC informó el 16 de abril que, tras el lanzamiento de Ising, las acciones de las empresas de computación cuántica subieron colectivamente, con IonQ subiendo más del 20 % en un solo día.
Este aumento indica que el mercado entendió la señal: IonQ es uno de los socios de NVIDIA en procesadores cuánticos, e Ising es compatible con el hardware cuántico de iones atrapados de IonQ. En otras palabras, NVIDIA ha respaldado públicamente la ruta tecnológica de los iones atrapados – al menos en las dos capacidades clave de calibración y decodificación.
La combinación "Cuántico + IA" está comenzando a generar productos concretos, y ya no es solo una presentación de PowerPoint.
Un detalle
El nombre Ising proviene del modelo de Ising de la física, un modelo de mecánica estadística utilizado para describir transiciones de fase y magnetismo. El problema de calibración de las computadoras cuánticas tiene una correspondencia matemática con este modelo, por lo que el nombre no fue elegido al azar.
NVIDIA le ha dado a esta dirección tecnológica un nombre físico serio, no un truco de marketing.
Nadie puede dar un cronograma exacto para la comercialización real de las computadoras cuánticas. Pero si ese día llega, la corrección de errores cuánticos será un problema de infraestructura que debe resolverse. NVIDIA ha clavado una estaca aquí y la ha publicado como código abierto.
Fuentes de referencia: NVIDIA Launches Ising, the World's First Open AI Models to Accelerate the Path to Useful Quantum Computers (NVIDIA Newsroom); NVIDIA Ising Introduces AI-Powered Workflows to Build Fault-Tolerant Quantum Systems (NVIDIA Technical Blog); CocoLoop; Quantum stocks on pace for a massive week after Nvidia debuts AI models to boost the tech (CNBC)